如何將某個 RGB 值分配給 Python 中一些其他 RGB 值的“最近”值

Question

我編寫了一個代碼，它將傳入的圖片像素化為選定的像素大小。 我有一些 RGB_color 代碼（元組）的列表，我想檢查每個像素，像素顏色最接近哪種顏色。

我定義的“最近”顏色是其 R G 和 B 值的距離最低的顏色。 例如，如果我只有黑色廣告白色，顏色 (128,0,0) 將轉換為黑色，因為 0-128 + 0-0 + 0-0 = 到黑色的距離和 255-128 + 255-0 + 255 -0 = 到白色的距離。

它適用於黑色、白色和灰色。 但是當我包括例如紅色時，大多數沒有任何紅色的像素都會輸出為紅色。 你知道有什么更好的方法來聲明最接近的顏色嗎？

Answer 1

您當前的距離度量是r1-r2 + g1-g2 + b1-b2可以重新排列為r1+g1+b1 - (r2+g2+b2) ，或者如果brightness=r+g+b ，那么距離是brightness1 - brightness2 。 因此，您當前的解決方案總是說顏色最接近 colors 中具有最低brightness的那個。

一個簡單的解決方案是使用歐幾里得距離： sqrt((r1-r2)**2 + (g1-g2)**2 + (b1-b2)**2) 。 （請注意，如果您只需要比較距離，則可以省略平方根。）

但是，RGB 顏色空間在感知上並不均勻，因此使用歐幾里得距離可能會產生一些看起來很奇怪的結果。 已經進行了多次嘗試來解決這個問題，例如 CAM02-UCS 顏色空間 - 以下是使用colorspacious模塊（使用pip安裝）進行顏色轉換和 numpy 進行歐幾里德距離計算的示例。

from colorspacious import cspace_convert
from numpy.linalg import norm as distance


a = cspace_convert([64, 128, 255], "sRGB255", "CAM02-UCS")
b = cspace_convert([64, 138, 255], "sRGB255", "CAM02-UCS")
c = cspace_convert([64, 148, 255], "sRGB255", "CAM02-UCS")
print('distance between a and b', distance(a-b))
print('distance between a and c', distance(a-c))