我想设计一个程序，可以帮助我在5种预定义的颜色中评估哪一种更类似于可变颜色，以及与可变颜色的百分比。问题是我不知道如何手动一步一步地做到这一点。所以想一个程序就更难了。
更多细节:颜色来自不同颜色的管子和凝胶的照片。我有5个不同颜色的管子，每个代表5个等级中的1个。我想拍摄其他样本的照片，然后在电脑上通过比较颜色来评估样本属于哪个级别，我也想知道一个近似的百分比。我想要一个这样做的程序:http://www.colortools.net/color_matcher.html
如果你能告诉我该采取什么步骤，即使它们需要我手动思考和执行。那会很有帮助的。
当前回答
只是另一个答案，尽管它与Supr的答案相似-只是不同的颜色空间。
问题是:人类感知颜色的差异并不均匀，而RGB颜色空间忽略了这一点。因此，如果你使用RGB颜色空间，只是计算两种颜色之间的欧几里得距离，你可能会得到一个在数学上绝对正确的差异，但与人类告诉你的不一致。
This may not be a problem - the difference is not that large I think, but if you want to solve this "better" you should convert your RGB colors into a color space that was specifically designed to avoid the above problem. There are several ones, improvements from earlier models (since this is based on human perception we need to measure the "correct" values based on experimental data). There's the Lab colorspace which I think would be the best although a bit complicated to convert it to. Simpler would be the CIE XYZ one.
这里有一个网站列出了在不同颜色空间之间转换的公式，所以你可以尝试一下。
其他回答
如果你有两个颜色对象c1和c2，你可以比较c1和c2的每个RGB值。
int diffRed = Math.abs(c1.getRed() - c2.getRed());
int diffGreen = Math.abs(c1.getGreen() - c2.getGreen());
int diffBlue = Math.abs(c1.getBlue() - c2.getBlue());
你可以将这些值除以饱和度的差异(255)，你就会得到两者之间的差异。
float pctDiffRed = (float)diffRed / 255;
float pctDiffGreen = (float)diffGreen / 255;
float pctDiffBlue = (float)diffBlue / 255;
之后你就可以找到平均色差的百分比。
(pctDiffRed + pctDiffGreen + pctDiffBlue) / 3 * 100
这就得到了c和c之间的百分比差。
这只是我第一次想到的一个想法(如果愚蠢的话，对不起)。 颜色的三个分量可以假定为点的三维坐标，然后可以计算点之间的距离。
外汇期货
Point1 has R1 G1 B1
Point2 has R2 G2 B2
颜色之间的距离为
d=sqrt((r2-r1)^2+(g2-g1)^2+(b2-b1)^2)
比例是
p=d/sqrt((255)^2+(255)^2+(255)^2)
通过人类感知来比较两种颜色的最佳方法之一是CIE76。这个差值叫做e。当小于1时，人眼无法识别差异。
有一个很棒的颜色工具类ColorUtils(代码如下)，它包括CIE76比较方法。作者是苏黎世大学的丹尼尔·斯特雷贝尔。
从ColorUtils.class我使用的方法:
static double colorDifference(int r1, int g1, int b1, int r2, int g2, int b2)
r1,g1,b1 -第一种颜色的RGB值
r2,g2,b2 -您想比较的第二个颜色的RGB值
如果你使用Android，你可以得到这样的值:
r1 = Color.red(像素);
g1 = Color.green(像素);
b1 = Color.blue(像素);
ColorUtils.class作者:Daniel Strebel，苏黎世大学:
import android.graphics.Color;
public class ColorUtil {
public static int argb(int R, int G, int B) {
return argb(Byte.MAX_VALUE, R, G, B);
}
public static int argb(int A, int R, int G, int B) {
byte[] colorByteArr = {(byte) A, (byte) R, (byte) G, (byte) B};
return byteArrToInt(colorByteArr);
}
public static int[] rgb(int argb) {
return new int[]{(argb >> 16) & 0xFF, (argb >> 8) & 0xFF, argb & 0xFF};
}
public static int byteArrToInt(byte[] colorByteArr) {
return (colorByteArr[0] << 24) + ((colorByteArr[1] & 0xFF) << 16)
+ ((colorByteArr[2] & 0xFF) << 8) + (colorByteArr[3] & 0xFF);
}
public static int[] rgb2lab(int R, int G, int B) {
//http://www.brucelindbloom.com
float r, g, b, X, Y, Z, fx, fy, fz, xr, yr, zr;
float Ls, as, bs;
float eps = 216.f / 24389.f;
float k = 24389.f / 27.f;
float Xr = 0.964221f; // reference white D50
float Yr = 1.0f;
float Zr = 0.825211f;
// RGB to XYZ
r = R / 255.f; //R 0..1
g = G / 255.f; //G 0..1
b = B / 255.f; //B 0..1
// assuming sRGB (D65)
if (r <= 0.04045)
r = r / 12;
else
r = (float) Math.pow((r + 0.055) / 1.055, 2.4);
if (g <= 0.04045)
g = g / 12;
else
g = (float) Math.pow((g + 0.055) / 1.055, 2.4);
if (b <= 0.04045)
b = b / 12;
else
b = (float) Math.pow((b + 0.055) / 1.055, 2.4);
X = 0.436052025f * r + 0.385081593f * g + 0.143087414f * b;
Y = 0.222491598f * r + 0.71688606f * g + 0.060621486f * b;
Z = 0.013929122f * r + 0.097097002f * g + 0.71418547f * b;
// XYZ to Lab
xr = X / Xr;
yr = Y / Yr;
zr = Z / Zr;
if (xr > eps)
fx = (float) Math.pow(xr, 1 / 3.);
else
fx = (float) ((k * xr + 16.) / 116.);
if (yr > eps)
fy = (float) Math.pow(yr, 1 / 3.);
else
fy = (float) ((k * yr + 16.) / 116.);
if (zr > eps)
fz = (float) Math.pow(zr, 1 / 3.);
else
fz = (float) ((k * zr + 16.) / 116);
Ls = (116 * fy) - 16;
as = 500 * (fx - fy);
bs = 200 * (fy - fz);
int[] lab = new int[3];
lab[0] = (int) (2.55 * Ls + .5);
lab[1] = (int) (as + .5);
lab[2] = (int) (bs + .5);
return lab;
}
/**
* Computes the difference between two RGB colors by converting them to the L*a*b scale and
* comparing them using the CIE76 algorithm { http://en.wikipedia.org/wiki/Color_difference#CIE76}
*/
public static double getColorDifference(int a, int b) {
int r1, g1, b1, r2, g2, b2;
r1 = Color.red(a);
g1 = Color.green(a);
b1 = Color.blue(a);
r2 = Color.red(b);
g2 = Color.green(b);
b2 = Color.blue(b);
int[] lab1 = rgb2lab(r1, g1, b1);
int[] lab2 = rgb2lab(r2, g2, b2);
return Math.sqrt(Math.pow(lab2[0] - lab1[0], 2) + Math.pow(lab2[1] - lab1[1], 2) + Math.pow(lab2[2] - lab1[2], 2));
}
}
只是另一个答案，尽管它与Supr的答案相似-只是不同的颜色空间。
问题是:人类感知颜色的差异并不均匀，而RGB颜色空间忽略了这一点。因此，如果你使用RGB颜色空间，只是计算两种颜色之间的欧几里得距离，你可能会得到一个在数学上绝对正确的差异，但与人类告诉你的不一致。
This may not be a problem - the difference is not that large I think, but if you want to solve this "better" you should convert your RGB colors into a color space that was specifically designed to avoid the above problem. There are several ones, improvements from earlier models (since this is based on human perception we need to measure the "correct" values based on experimental data). There's the Lab colorspace which I think would be the best although a bit complicated to convert it to. Simpler would be the CIE XYZ one.
这里有一个网站列出了在不同颜色空间之间转换的公式，所以你可以尝试一下。
Android for ColorUtils API RGBToHSL 我有两个int argb颜色(color1, color2)，我想要得到两种颜色之间的距离/差异。这是我所做的;
private float getHue(int color) {
int R = (color >> 16) & 0xff;
int G = (color >> 8) & 0xff;
int B = (color ) & 0xff;
float[] colorHue = new float[3];
ColorUtils.RGBToHSL(R, G, B, colorHue);
return colorHue[0];
}
然后我使用下面的代码来查找两种颜色之间的距离。
private float getDistance(getHue(color1), getHue(color2)) {
float avgHue = (hue1 + hue2)/2;
return Math.abs(hue1 - avgHue);
}
