跟进：在颜色之间找到准确的“距离”

时间：2008-08-04 15:08:13

标签： language-agnostic colors

Original Question

我正在寻找一种功能，试图量化两种颜色的“遥远”（或不同）。这个问题实际上分为两个部分：

  1. 什么颜色空间最能代表人类视觉？
  2. 该空间中的距离度量最能代表人类视觉（欧几里德？）

8 个答案:

答案 0 :(得分：43)

转换为La * b *（也就是普通的“Lab”，你也会看到对“CIELAB”的引用）。快速测量色差很好

  

（L1-L2）^ 2 +（a1-a2）^ 2 +（b1-b2）^ 2

色彩科学家还有其他更精确的措施，这些措施可能不值得，这取决于你所做的准确性。

a和b值表示相反的颜色，类似于锥体的工作方式，可能是负面的或正面的。中性色 - 白色，灰色为a=0，b=0。 L是以特定方式定义的亮度，从零（纯黑暗）到任何方式。

粗略解释：＆gt;＆gt;鉴于颜色，我们的眼睛区分两个宽范围的波长 - 蓝色与较长波长。然后，由于最近的基因突变，更长波长的锥体分成两部分，区分我们红色与绿色。

顺便说一下，你的职业生涯将超越你的色彩穴居同事，他们只知道“RGB”或“CMYK”，它们对于设备来说很棒，但对于严肃的感知工作却很糟糕。我曾为影像科学家工作过，他们对这些东西一无所知！

有关色差理论的更多乐趣，请尝试：

有关http://en.kioskea.net/video/cie-lab.php3实验室的详细信息我目前无法找到实际拥有转换公式的非丑陋页面，但我确信有人会编辑此答案以包含一个。

答案 1 :(得分：8)

因为上面的cmetric.htm链接对我来说失败了，以及我发现的许多其他颜色距离的实现（经过很长时间的jurney ..）如何计算最佳颜色距离，并且......最科学准确的一个：< strong> deltaE 和使用OpenCV的2个RGB（！）值：

这需要3个颜色空间转换+从javascript（http://svn.int64.org/viewvc/int64/colors/colors.js）到C ++的一些代码转换

最后代码（似乎开箱即用，希望没有人在那里发现一个严重的错误......但经过多次测试后似乎没问题）

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/photo/photo.hpp>
#include <math.h>

using namespace cv;
using namespace std;

#define REF_X 95.047; // Observer= 2°, Illuminant= D65
#define REF_Y 100.000;
#define REF_Z 108.883;

void bgr2xyz( const Vec3b& BGR, Vec3d& XYZ );
void xyz2lab( const Vec3d& XYZ, Vec3d& Lab );
void lab2lch( const Vec3d& Lab, Vec3d& LCH );
double deltaE2000( const Vec3b& bgr1, const Vec3b& bgr2 );
double deltaE2000( const Vec3d& lch1, const Vec3d& lch2 );


void bgr2xyz( const Vec3b& BGR, Vec3d& XYZ )
{
    double r = (double)BGR[2] / 255.0;
    double g = (double)BGR[1] / 255.0;
    double b = (double)BGR[0] / 255.0;
    if( r > 0.04045 )
        r = pow( ( r + 0.055 ) / 1.055, 2.4 );
    else
        r = r / 12.92;
    if( g > 0.04045 )
        g = pow( ( g + 0.055 ) / 1.055, 2.4 );
    else
        g = g / 12.92;
    if( b > 0.04045 )
        b = pow( ( b + 0.055 ) / 1.055, 2.4 );
    else
        b = b / 12.92;
    r *= 100.0;
    g *= 100.0;
    b *= 100.0;
    XYZ[0] = r * 0.4124 + g * 0.3576 + b * 0.1805;
    XYZ[1] = r * 0.2126 + g * 0.7152 + b * 0.0722;
    XYZ[2] = r * 0.0193 + g * 0.1192 + b * 0.9505;
}

void xyz2lab( const Vec3d& XYZ, Vec3d& Lab )
{
    double x = XYZ[0] / REF_X;
    double y = XYZ[1] / REF_X;
    double z = XYZ[2] / REF_X;
    if( x > 0.008856 )
        x = pow( x , .3333333333 );
    else
        x = ( 7.787 * x ) + ( 16.0 / 116.0 );
    if( y > 0.008856 )
        y = pow( y , .3333333333 );
    else
        y = ( 7.787 * y ) + ( 16.0 / 116.0 );
    if( z > 0.008856 )
        z = pow( z , .3333333333 );
    else
        z = ( 7.787 * z ) + ( 16.0 / 116.0 );
    Lab[0] = ( 116.0 * y ) - 16.0;
    Lab[1] = 500.0 * ( x - y );
    Lab[2] = 200.0 * ( y - z );
}

void lab2lch( const Vec3d& Lab, Vec3d& LCH )
{
    LCH[0] = Lab[0];
    LCH[1] = sqrt( ( Lab[1] * Lab[1] ) + ( Lab[2] * Lab[2] ) );
    LCH[2] = atan2( Lab[2], Lab[1] );
}

double deltaE2000( const Vec3b& bgr1, const Vec3b& bgr2 )
{
    Vec3d xyz1, xyz2, lab1, lab2, lch1, lch2;
    bgr2xyz( bgr1, xyz1 );
    bgr2xyz( bgr2, xyz2 );
    xyz2lab( xyz1, lab1 );
    xyz2lab( xyz2, lab2 );
    lab2lch( lab1, lch1 );
    lab2lch( lab2, lch2 );
    return deltaE2000( lch1, lch2 );
}

double deltaE2000( const Vec3d& lch1, const Vec3d& lch2 )
{
    double avg_L = ( lch1[0] + lch2[0] ) * 0.5;
    double delta_L = lch2[0] - lch1[0];
    double avg_C = ( lch1[1] + lch2[1] ) * 0.5;
    double delta_C = lch1[1] - lch2[1];
    double avg_H = ( lch1[2] + lch2[2] ) * 0.5;
    if( fabs( lch1[2] - lch2[2] ) > CV_PI )
        avg_H += CV_PI;
    double delta_H = lch2[2] - lch1[2];
    if( fabs( delta_H ) > CV_PI )
    {
        if( lch2[2] <= lch1[2] )
            delta_H += CV_PI * 2.0;
        else
            delta_H -= CV_PI * 2.0;
    }

    delta_H = sqrt( lch1[1] * lch2[1] ) * sin( delta_H ) * 2.0;
    double T = 1.0 -
            0.17 * cos( avg_H - CV_PI / 6.0 ) +
            0.24 * cos( avg_H * 2.0 ) +
            0.32 * cos( avg_H * 3.0 + CV_PI / 30.0 ) -
            0.20 * cos( avg_H * 4.0 - CV_PI * 7.0 / 20.0 );
    double SL = avg_L - 50.0;
    SL *= SL;
    SL = SL * 0.015 / sqrt( SL + 20.0 ) + 1.0;
    double SC = avg_C * 0.045 + 1.0;
    double SH = avg_C * T * 0.015 + 1.0;
    double delta_Theta = avg_H / 25.0 - CV_PI * 11.0 / 180.0;
    delta_Theta = exp( delta_Theta * -delta_Theta ) * ( CV_PI / 6.0 );
    double RT = pow( avg_C, 7.0 );
    RT = sqrt( RT / ( RT + 6103515625.0 ) ) * sin( delta_Theta ) * -2.0; // 6103515625 = 25^7
    delta_L /= SL;
    delta_C /= SC;
    delta_H /= SH;
    return sqrt( delta_L * delta_L + delta_C * delta_C + delta_H * delta_H + RT * delta_C * delta_H );
}

希望它可以帮助某人：）

答案 2 :(得分：4)

HSL和HSV对人类的颜色感知更好。根据{{​​3}}：

  

有时优选使用艺术材料，数字化图像或其他媒体，使用HSV或HSL颜色模型而不是RGB或CMYK等替代模型，因为模型模仿人类感知颜色的方式不同。 RGB和CMYK分别是加法和减法模型，模拟原色光或颜料（分别）在混合时组合形成新颜色的方式。

Graphical depiction of HSV

答案 3 :(得分：3)

Wikipedia article on color differences列出了许多色彩空间和距离指标，旨在与人类对色彩距离的感知达成一致。

答案 4 :(得分：2)

可能看起来像垃圾邮件但是没有，这个链接对于色彩空间非常有趣：）

http://www.compuphase.com/cmetric.htm

答案 5 :(得分：2)

最简单的距离当然只是将颜色视为源自同一原点的3d矢量，并考虑它们的终点之间的距离。

如果您需要考虑绿色在判断强度方面更为突出的因素，您可以权衡这些值。

ImageMagic提供以下比例：

  • 红色：0.3
  • 绿色：0.6
  • 蓝色：0.1

当然，像这样的值只对其他颜色的其他值有意义，而不是对人类有意义的东西，所以你可以使用的值就是相似性排序。

答案 6 :(得分：2)

嗯，作为第一个调用点，我会说HSV（色调，饱和度和值）或HSL的常用指标更能代表人类感知颜色，而不是RGB或CYMK。见HSL, HSV on Wikipedia。

我想天真地我会在HSL空间中绘制两种颜色的点，并计算差异向量的大小。然而，这意味着明亮的黄色和亮绿色将被视为与绿色到深绿色的不同。但是很多人认为红色和粉红色有两种不同的颜色。

此外，该参数空间中相同方向的差矢量不相等。例如，人眼比其他颜色更好地拾取绿色。色调从绿色变化与从红色变化相同的量可能看起来更大。饱和度从小量变为零是灰色和粉红色之间的差异，其他地方的变化是两种红色色调之间的差异。

从程序员的角度来看，您需要绘制差异向量，但需要通过比例矩阵进行修改，该矩阵将在HSL空间的各个区域中相应地调整长度 - 这将是相当随意的并且将基于各种颜色理论思路，但要根据你想要应用的内容进行相当随意的调整。

更好的是，你可以看到是否有人已经在网上做过这样的事情......

答案 7 :(得分：2)

作为色盲的人，我认为尝试增加更多的分离然后是正常的视力是好的。最常见的色盲形式是红/绿缺陷。这并不意味着你看不到红色或绿色，这意味着它更难以看到，更难以看到差异。因此，在色盲人员能够区分之前需要更大的分离。

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