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
一个只使用RGB的简单方法是
cR=R1-R2
cG=G1-G2
cB=B1-B2
uR=R1+R2
distance=cR*cR*(2+uR/256) + cG*cG*4 + cB*cB*(2+(255-uR)/256)
我已经使用这个工具有一段时间了，它可以很好地用于大多数目的。
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。
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
一个只使用RGB的简单方法是
cR=R1-R2
cG=G1-G2
cB=B1-B2
uR=R1+R2
distance=cR*cR*(2+uR/256) + cG*cG*4 + cB*cB*(2+(255-uR)/256)
我已经使用这个工具有一段时间了，它可以很好地用于大多数目的。
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)
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。
