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
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)
其他回答
快速回答
我找到这个帖子是因为我需要这个问题的Swift版本。由于还没有人给出答案，我的答案是:
extension UIColor {
var rgba: (red: CGFloat, green: CGFloat, blue: CGFloat, alpha: CGFloat) {
var red: CGFloat = 0
var green: CGFloat = 0
var blue: CGFloat = 0
var alpha: CGFloat = 0
getRed(&red, green: &green, blue: &blue, alpha: &alpha)
return (red, green, blue, alpha)
}
func isSimilar(to colorB: UIColor) -> Bool {
let rgbA = self.rgba
let rgbB = colorB.rgba
let diffRed = abs(CGFloat(rgbA.red) - CGFloat(rgbB.red))
let diffGreen = abs(rgbA.green - rgbB.green)
let diffBlue = abs(rgbA.blue - rgbB.blue)
let pctRed = diffRed
let pctGreen = diffGreen
let pctBlue = diffBlue
let pct = (pctRed + pctGreen + pctBlue) / 3 * 100
return pct < 10 ? true : false
}
}
用法:
let black: UIColor = UIColor.black
let white: UIColor = UIColor.white
let similar: Bool = black.isSimilar(to: white)
我设置小于10%的差异返回相似的颜色，但你可以自定义这自己。
对于快速和肮脏，你可以做到
import java.awt.Color;
private Color dropPrecision(Color c,int threshold){
return new Color((c.getRed()/threshold),
(c.getGreen()/threshold),
(c.getBlue()/threshold));
}
public boolean inThreshold(Color _1,Color _2,int threshold){
return dropPrecision(_1,threshold)==dropPrecision(_2,threshold);
}
利用整数除法对颜色进行量化。
我尝试了各种方法，如LAB颜色空间，HSV比较，我发现光度在这个目的上非常有效。
这是Python版本
def lum(c):
def factor(component):
component = component / 255;
if (component <= 0.03928):
component = component / 12.92;
else:
component = math.pow(((component + 0.055) / 1.055), 2.4);
return component
components = [factor(ci) for ci in c]
return (components[0] * 0.2126 + components[1] * 0.7152 + components[2] * 0.0722) + 0.05;
def color_distance(c1, c2):
l1 = lum(c1)
l2 = lum(c2)
higher = max(l1, l2)
lower = min(l1, l2)
return (higher - lower) / higher
c1 = ImageColor.getrgb('white')
c2 = ImageColor.getrgb('yellow')
print(color_distance(c1, c2))
会给你
0.0687619047619048
我猜你最后想分析一幅完整的图像，对吧?所以你可以检查单位颜色矩阵的最小/最大差值。
大多数处理图形的数学操作都使用矩阵，因为使用矩阵的可能算法通常比经典的逐点距离和比较计算更快。(例如，对于使用DirectX, OpenGL，…的操作)
所以我认为你应该从这里开始:
http://en.wikipedia.org/wiki/Identity_matrix
http://en.wikipedia.org/wiki/Matrix_difference_equation
…正如Beska在上面评论的那样:
这可能不会带来最好的“可见”差异……
这也意味着，如果你在处理图像，你的算法取决于你对“相似”的定义。
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)
