Цветовой логический алгоритм

Question

Мы строим спортивное приложение и хотели бы включать цвета команды в различные части приложения.

Теперь каждая команда может быть представлена ​​несколькими цветами.

Что бы я хотел сделать, это выполнить проверку, чтобы проверить, находятся ли цвета двух команд в определенном диапазоне друг от друга, так что я не показываю два одинаковых цвета.

Итак, если основной цвет команды команды 1 имеет значение rgb (255,0,0) (или # FF0000), а основной цвет команды 2 аналогичен, скажем, rgb (250,0,0), то мы выбрал бы другой цвет для одной из команд.

Если возможно, какой подход я могу предпринять для проверки?

Благодаря

Answer 1

Вот theoretical explanation

И алго в C:

typedef struct { 
    unsigned char r, g, b; 
} RGB; 

double ColourDistance(RGB e1, RGB e2) 
{ 
    long rmean = ((long)e1.r + (long)e2.r)/2; 
    long r = (long)e1.r - (long)e2.r; 
    long g = (long)e1.g - (long)e2.g; 
    long b = (long)e1.b - (long)e2.b; 
    return sqrt((((512+rmean)*r*r)>>8) + 4*g*g + (((767-rmean)*b*b)>>8)); 
} 

Answer 2

Я хотел бы использовать 3d расстояние между двумя цветами, где х, у, г являются R, G, B значения.

Взгляните на эту библиотеку Perl:

http://metacpan.org/pod/Color::Similarity::RGB

Это легко реализовать себя.

Просто убедитесь, что (R1-R2)^2 + (G1-G2)^2 + (В1-В2)^2> = порог^2

Answer 3

Wikipedia содержит информацию о ряде алгоритмов, которые могут для этого.

Существует также этот предыдущий StackOverflow вопрос: Finding an accurate “distance” between colors

Answer 4

С алгоритма точки зрения, это достаточно просто. Каждый цвет представляет собой точку в трехмерном пространстве, а разница между цветами - это расстояние между этими точками.

Предположительно, здесь необходимо убедиться, что цвета заметно отличаются. Если это так, решение о минимальном расстоянии, вероятно, будет довольно сложно. Проблема в том, что (по крайней мере для людей с нормальным зрением) некоторые различия легче увидеть, чем другие. Например, большинство людей более чувствительны к небольшим различиям в оттенках зеленого, чем одинаково небольшие изменения в оттенках красного или синего. Есть алгоритмы, чтобы принять это во внимание, но они основаны на среднем человеческом видении, поэтому ни один из них не гарантированно точно подходит для любого человека.

Просто для удовольствия, вы можете взглянуть на X-rite's online color vision test.

Answer 5

Большинство ответов по этому вопросу предложит рассчитать расстояние между двумя цветами при сопоставлении значений RGB в 3D-пространстве. Проблема с этим методом заключается в том, что два цвета с похожими оттенками, но разные уровни насыщенности или яркости могут отображаться дальше друг от друга в пространстве 3D RGB, чем два цвета с разными оттенками, но очень похожими уровня насыщенности и яркости. Другими словами, синий и зеленый могут быть ближе в пространстве 3D RGB, чем два оттенка красного. В этом приложении, чтобы цвета команды отличались друг от друга, различия оттенков должны весить гораздо больше, чем яркость и насыщенность.

Поэтому я бы преобразовал цветовое отображение из RGB в оттенки, насыщенность и уровни яркости, а затем проверял только значения оттенков на достаточном расстоянии.

Wikipedia has an explanation for converting RGB to HSV.LiteratePrograms has some sample code.

Answer 6

Вот алгоритм pgras' в Java:

public double ColourDistance(Color c1, Color c2) 
{ 
    double rmean = (c1.getRed() + c2.getRed())/2; 
    int r = c1.getRed() - c2.getRed(); 
    int g = c1.getGreen() - c2.getGreen(); 
    int b = c1.getBlue() - c2.getBlue(); 
    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); 
}