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
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));
}
}
其他回答
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);
}
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。
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。
只是另一个答案，尽管它与Supr的答案相似-只是不同的颜色空间。
问题是:人类感知颜色的差异并不均匀，而RGB颜色空间忽略了这一点。因此，如果你使用RGB颜色空间，只是计算两种颜色之间的欧几里得距离，你可能会得到一个在数学上绝对正确的差异，但与人类告诉你的不一致。
This may not be a problem - the difference is not that large I think, but if you want to solve this "better" you should convert your RGB colors into a color space that was specifically designed to avoid the above problem. There are several ones, improvements from earlier models (since this is based on human perception we need to measure the "correct" values based on experimental data). There's the Lab colorspace which I think would be the best although a bit complicated to convert it to. Simpler would be the CIE XYZ one.
这里有一个网站列出了在不同颜色空间之间转换的公式，所以你可以尝试一下。
您需要将任何RGB颜色转换为Lab颜色空间，以便能够以人类看到它们的方式进行比较。否则你会得到RGB颜色“匹配”在一些非常奇怪的方式。
关于颜色差异的维基百科链接向您介绍了多年来定义的各种Lab颜色空间差异算法。最简单的方法是检查两种实验室颜色的欧几里得距离，可以工作，但有一些缺陷。
在OpenIMAJ项目中有一个更复杂的CIEDE2000算法的Java实现。提供你的两组Lab颜色，它会给你一个距离值。
