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。
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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。
其他回答
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)
我在我的android up中使用了这个，它似乎令人满意，尽管不建议使用RGB空间:
public double colourDistance(int red1,int green1, int blue1, int red2, int green2, int blue2)
{
double rmean = ( red1 + red2 )/2;
int r = red1 - red2;
int g = green1 - green2;
int b = blue1 - blue2;
double weightR = 2 + rmean/256;
double weightG = 4.0;
double weightB = 2 + (255-rmean)/256;
return Math.sqrt(weightR*r*r + weightG*g*g + weightB*b*b);
}
然后我用下面的方法得到相似度的百分比:
double maxColDist = 764.8339663572415;
double d1 = colourDistance(red1,green1,blue1,red2,green2,blue2);
String s1 = (int) Math.round(((maxColDist-d1)/maxColDist)*100) + "% match";
它工作得很好。
比较颜色的唯一“正确”方法是在CIELab或CIELuv中使用delta。
但对于很多应用，我认为这是一个足够好的近似:
子弹会= 3 * | diana | + 4个数2 + 3 * * |人物dG |专题| dB专题|
我认为在比较颜色时，加权曼哈顿距离更有意义。记住，颜色原色只存在于我们的大脑中。它们没有任何物理意义。CIELab和CIELuv是根据我们对颜色的感知建立的统计模型。
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);
}
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
