Algoritmo de lógica de color

Question

Estamos creando una aplicación deportiva y desearíamos incorporar colores de equipo en varias partes de la aplicación.

Ahora cada equipo se puede representar usando varios colores diferentes.

Lo que me gustaría hacer es realizar una comprobación para verificar si los dos colores del equipo están dentro de un rango determinado el uno del otro, de modo que no se muestran dos colores similares.

Entonces, si el color del equipo primario del equipo 1 tiene un valor de rgb (255,0,0) (o # FF0000), y el color primario del equipo 2 es similar, digamos rgb (250,0,0), entonces elegiría un color diferente para uno de los equipos.

De ser posible, ¿qué enfoque podría tomar para realizar el control?

Gracias

Answer 1

Aquí es una theoretical explanation

Y el algo en 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

yo usaría distancia 3D entre dos colores, donde x, y, z son R, G, los valores de b.

Tome un vistazo a esta Biblioteca Perl:

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

Esto es fácil de aplicar a sí mismo.

Sólo asegúrese de que (R1-R2)^2 + (G1-G2)^2 + (B1-B2)^2> = umbral^2

Answer 3

Wikipedia tiene detalles en una serie de algoritmos que pueden ser usado para esto

Se da también una anterior pregunta StackOverflow: Finding an accurate “distance” between colors

Answer 4

Desde un punto de vista algoritmo, esto es bastante simple. Cada color representa un punto en un espacio 3D, y la diferencia entre los colores es la distancia entre esos puntos.

Presumiblemente, el punto aquí es garantizar que los colores sean visiblemente diferentes. Si ese es el caso, decidir la distancia mínima probablemente sea bastante difícil. El problema es que (al menos para las personas con visión normal) algunas diferencias son más fáciles de ver que otras. Por ejemplo, la mayoría de las personas son más sensibles a las pequeñas diferencias en tonos de verde que los cambios igualmente pequeños en tonos de rojo o azul. Existen algoritmos para tener esto en cuenta, pero se basan en la visión humana promedio, por lo que ninguno de ellos garantiza que sea exactamente correcto para una persona en particular.

Solo por diversión, es posible que desee echar un vistazo a X-rite's online color vision test.

Answer 5

La mayoría de las respuestas a esta pregunta sugerirán el cálculo de la distancia entre dos colores al mapear los valores RGB en un espacio 3D. El problema con esta técnica es que dos colores con matices similares, pero con diferentes niveles de saturación o brillo pueden alejarse unos de otros en el espacio RGB 3D que en dos colores con diferentes matices, pero con niveles de saturación y brillo muy similares. En otras palabras, un azul y un verde pueden estar más cerca en el espacio 3D RGB que dos tonos de rojo. En esta aplicación, al garantizar que los colores del equipo difieran, las diferencias de matiz deberían pesar mucho más que el brillo y la saturación.

Así que convertiría la asignación de color de RGB a los niveles de tono, saturación y brillo, y luego verificaría solo los valores de tono para una distancia suficiente.

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

Answer 6

Aquí es algoritmo pgras' en 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); 
}