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
颜色值有不止一个维度，所以没有内在的方法来比较两种颜色。您必须为您的用例确定颜色的含义，从而确定如何最好地比较它们。
很可能你想比较颜色的色相、饱和度和/或明度属性，而不是红/绿/蓝组件。如果你不知道如何比较它们，那就拿几对样品颜色，在心里比较一下，然后试着向自己证明/解释为什么它们相似/不同。
一旦你知道了你想要比较的颜色的哪些属性/成分，那么你就需要弄清楚如何从颜色中提取这些信息。
最有可能的是，你只需要将颜色从常见的RedGreenBlue表示转换为HueSaturationLightness，然后计算类似的东西
avghue = (color1.hue + color2.hue)/2
distance = abs(color1.hue-avghue)
这个例子会给你一个简单的标量值，指示颜色的渐变/色相彼此之间的距离。
参见维基百科上的HSL和HSV。
其他回答
请参阅维基百科关于色差的文章以获得正确的线索。 基本上，你想要在多维颜色空间中计算一个距离度量。
但是RGB并不是“感知上一致的”，所以Vadim建议的欧几里得RGB距离度量将与人类感知的颜色之间的距离不匹配。首先，L*a*b*是一个感知上均匀的颜色空间，delta度量是常用的。但有更精致的色彩空间和更精致的delta公式，更接近人类的感知。
你需要学习更多关于颜色空间和光源的知识来进行转换。但如果想要一个比欧几里得RGB度量更好的快速公式，只需这样做:
假设你的RGB值在sRGB颜色空间中 找到sRGB到L*a*b*的转换公式 将sRGB颜色转换为L*a*b* 计算两个L*a*b*值之间的delta
计算成本不高，只是一些非线性公式和一些乘法和加法。
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。
Kotlin版本与你想匹配的百分比有多少。
方法调用，参数为percent
isMatchingColor(intColor1, intColor2, 95) // should match color if 95% similar
方法体
private fun isMatchingColor(intColor1: Int, intColor2: Int, percent: Int = 90): Boolean {
val threadSold = 255 - (255 / 100f * percent)
val diffAlpha = abs(Color.alpha(intColor1) - Color.alpha(intColor2))
val diffRed = abs(Color.red(intColor1) - Color.red(intColor2))
val diffGreen = abs(Color.green(intColor1) - Color.green(intColor2))
val diffBlue = abs(Color.blue(intColor1) - Color.blue(intColor2))
if (diffAlpha > threadSold) {
return false
}
if (diffRed > threadSold) {
return false
}
if (diffGreen > threadSold) {
return false
}
if (diffBlue > threadSold) {
return false
}
return true
}
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。
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。
