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

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
}

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。

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)

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。

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。

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));
}
}