Question

我被告知使用距离公式来查找颜色是否匹配另一个，所以我有，

struct RGB_SPACE
{
    float R, G, B;
};

RGB_SPACE p = (255, 164, 32);  //pre-defined
RGB_SPACE u = (192, 35, 111);  //user defined

long distance = static_cast<long>(pow(u.R - p.R, 2) + pow(u.G - p.G, 2) + pow(u.B - p.B, 2));

这只是一个距离，但我怎么知道颜色是否与用户定义相匹配至少25％？

我不确定，但我有一个想法，检查每个颜色值，看看差异是否为25％。例如。

float R = u.R/p.R * 100;
float G = u.G/p.G * 100;
float B = u.B/p.B * 100;

if (R <= 25 && G <= 25 && B <= 25)
{
   //color matches with pre-defined color.
}

Answer 1

我建议不要检查RGB空间。如果你有（0,0,0）和（100,0,0）它们是相似的cababungas公式（以及根据卡萨布兰卡考虑太多颜色相似）。然而，他们看起来很不一样。

HSL and HSV颜色模型基于人类对颜色的解释，然后您可以轻松地指定相互独立的色调，饱和度和亮度的距离（取决于您的情况中“相似”的含义）。 / p>

Answer 2

“匹配至少25％”不是一个明确定义的问题。匹配至少25％的内容，并根据什么指标？有很多可能的选择。如果比较RGB颜色，那么显而易见的是从矢量规范派生的距离度量。最重要的三个是：

1-norm或“Manhattan distance”：距离= abs（r1-r2）+ abs（g1-g2）+ abs（b1-b2）
2范数或欧几里德距离：距离= sqrt（pow（r1-r2,2）+ pow（g1-g2,2）+ pow（b1-b2,2））（你计算它的平方，没问题 - 如果您只是通过平方阈值来检查阈值，则可以避开sqrt。
无穷大范围：距离=最大值（abs（r1-r2），abs（g1-g2），abs（b1-b2））

当然还有很多其他的可能性。您可以检查它们是否在彼此的某个距离内：如果您希望在一个颜色通道中允许最多25％的差异（在可能的RGB值范围内），则用于3种方法的阈值为3/4 * 255，sqrt（3）/ 4 * 255和255/4。这是一个非常粗略的指标。

测量颜色之间距离的更好方法是将颜色转换为感知均匀的颜色空间，如CIELAB并在那里进行比较;关于这个问题也有一个相当不错的Wikipedia article。根据您的预期应用，这可能是过度的，但这些是测量距离与人类视觉系统感知距离最佳相关的色彩空间。

Answer 3

请注意，最大可能距离介于（255,255,255）和（0,0,0）之间，距离为3 * 255^2。显然，这两种颜色匹配最少（0％匹配），它们相距100％。然后，至少25％的匹配意味着小于75％的距离，即3 / 4 * 3 * 255^2 = 9 / 4 * 255 * 255。所以你可以检查一下：

distance <= 9 / 4 * 255 * 255

寻找最近的RGB颜色

3 个答案: