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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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
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。
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));
}
}
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。
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。
