@TangMonk
首先像素的 rgb 值有 256*256*256 种可能，所以如果直接遍历然后统计相同的 rgb 值是不靠谱的。
这里其实会涉及到色彩量化(color quantization)。比较常见的算法有 Median cut, Octree, KMeans。
我并没有采用常规的方案，我的想法是如果能先把各个像素按照其颜色相近度排序，这样相似的颜色就会靠在一起，形成一条连续的色带。那么剩余的工作就很简单了，就是把这条色带切成一块一块，每一块代表一种颜色，每一块的颜色是它里面所有像素 rgb 值的平均值。比较可惜的是其实并不能完全对颜色排序，这里我采用色调(hue)进行排序并不完美。
你提出的算法我也想过，我觉得可以先对每个像素的 r 值，g 值，b 值向右位移(>>)3 位（或者更多），这样可以减少出现不同 rgb 值的概率。然后用一个 hash map 统计相同的 rgb 值。