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常用颜色的RGB分布
2015-05-10 11:55:27RGB色彩模式是工业界的一种颜色标准,它通过对红(RED)、绿(GREEN)、蓝(BLUE)三种基本颜色的相互组合从而叠加出各种颜色。RGB色彩模式为每一个红、绿、蓝分类了0-255范围内...品红色 (255,0,255) 蓝色 (0,0,255RGB色彩模式是工业界的一种颜色标准,它通过对红(RED)、绿(GREEN)、蓝(BLUE)三种基本颜色的相互组合从而叠加出各种颜色。RGB色彩模式为每一个红、绿、蓝分类了0-255范围内的亮度值。
RGB色彩模式通常RGB(0,0,0)的格式来表示颜色,括号中的3个数字分别表示红、绿、蓝的亮度值,常用的颜色的RGB颜色分布有以下这些:- 品红色 (255,0,255)
- 蓝色 (0,0,255)
- 青色 (0,255,255)
- 绿色 (0,255,0)
- 黄色 (255,255,0)
- 红色 (255,0,0)
- 紫色 (128,0,128)
- 深蓝色 (0,128,128)
- 鸭绿色 (0,128,128)
- 深绿色 (0,128,0)
- 橄榄绿 (128,128,0)
- 栗色 (128,0,0)
- 黑色 (0,0,0)
- 灰色 (128,128,128)
- 银色 (192,192,192)
- 白色 (255,255,255)
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RGB 和 CYMK 的区别
2016-07-25 15:44:13M:Magenta,品红色,又称为‘洋红色’。 Y:Yellow ,黄色。 K:blacK,黑色,为了避免与RGB的Blue蓝色混淆而改称K。 RGB是三种颜色: R: Red,红; G: Green,绿; B:Blue,蓝。 区别 计算机显示器的颜色...CYMK 是四种颜色:
C: Cyan,青色,又称为‘天蓝色’或是‘湛蓝’。
M:Magenta,品红色,又称为‘洋红色’。
Y:Yellow ,黄色。
K:blacK,黑色,为了避免与RGB的Blue蓝色混淆而改称K。RGB是三种颜色:
R: Red,红; G: Green,绿; B:Blue,蓝。
区别
计算机显示器的颜色,相当于三种灯泡颜色去混合,那么只要RGB三种就可以发出各种光,而出版物(印刷品)不可能有这种发光的概念,它是通过掺杂不同颜料,吸收掉自然光线中不同颜色的光从而形成相应的颜色,因此,RGB是搞不定的,需要用CYMK 四种颜色的组合。
CYMK转化为RGB格式命令
convert -negate -colorspace RGB cymk.jpg rgb.jpg 或 convert -colorspace RGB cymk.jpg rgb.jpg
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红头文件rgb红色值_直男福利!手把手教你做一只口红色号识别器,秒变李佳琦...
2020-11-22 04:07:16快乐橙、伤心紫,姨妈红,鸡屎绿…直男眼里没什么区别的颜色,在女生眼里各种色调、质地细微的区别都能分析一清二楚。那么,对于直男来说,怎么才能搞清楚如此多的口红色号呢?文摘菌耗费一毫米发际线,琢磨了一下,...大数据文摘编辑组出品
技术实现:宁静
七夕将至,送礼时节。直男送礼,首选口红。
毕竟李佳琦一句"OMG买它”,女朋友披头散发抢购,钱包就空了一半。
但是,口红色号千千万,选对了牌子才成功了一半。
快乐橙、伤心紫,姨妈红,鸡屎绿…直男眼里没什么区别的颜色,在女生眼里各种色调、质地细微的区别都能分析一清二楚。
那么,对于直男来说,怎么才能搞清楚如此多的口红色号呢?
文摘菌耗费一毫米发际线,琢磨了一下,做出了一个口红色号识别器,希望能帮大家在七夕把深刻的革命友谊再升华一下。
先来看看效果。
让我们假设,七夕前夕,小姐姐发来了一张美妆博主的美照,并暗示你,“人家也喜欢这个颜色。”
图片来自网络
这个时候,用我们的口红色号识别器,就能定位嘴唇,并迅速给出它的颜色隶属哪家品牌的哪个色号。
OMG!简直比李佳琦还准确!
好啦,废话不多说,马上开始教学时间!
来自Github的口红色号宇宙
要想识别口红色号,先得让机器知道到底都有哪些颜色。
文摘菌听柜姐介绍,红色系有:“草莓红、铁锈红、枫叶红...”,其他还有“豆沙色、吃土色、番茄色...”
世界观还未建立完全就要开始土崩瓦解,这看着有区别吗?
“豆沙色最为百搭,橘调的番茄色比较显白...”
眼前的黑不是黑,你说的红是什么红?
还好,在万能的github上,文摘菌找到了一个宝藏数据库“口红颜色可视化”,这个数据库堪比口红的色号宇宙,不仅囊括了当前最主流品牌的各种系列色号,还很良心的在色盘上排列了出来。
这个数据集是一个嵌套的字典数据结构,存为json串的形式,里面记录了每个口红品牌系列下不同口红色号的颜色id、名称、和16进制颜色值。
直!男!救!星!有木有!
口红色号可视化链接:
https://github.com/Ovilia/lipstick
不过看这这密密麻麻的颜色,真心佩服各大口红品牌的文案高手,是怎么样区别每一个看不出区别的颜色,并且还要分别取名字的。
傻傻分不清的文摘菌对5个品牌的不同系列做了一下统计和色号录入,于是,剩下的就交给计算机啦。
先用番茄做个实验?
既然有了如此完备的色号数据库,那么文摘菌就有了一个讨巧的方法:要想找到合适的色号,可以直接截取颜色,然后在数据库中进行比对。
这个方法非常好操作,在上唇色之前,我们不如先拿别的红色物品来练手。
比如,这里有一只番茄图片。
你看这个番茄它又大又圆:
文摘菌在其中截取了成色均匀、无高亮的矩形图片:
提取这张纯色图片的RGB值在技术上是可行的,getcolor.py代码如下:
import colorsysimport PIL.Image as Image def get_dominant_color(image): max_score = 0.0001 dominant_color = None for count,(r,g,b) in image.getcolors(image.size[0]*image.size[1]): # 转为HSV标准 saturation = colorsys.rgb_to_hsv(r/255.0, g/255.0, b/255.0)[1] y = min(abs(r*2104+g*4130+b*802+4096+131072)>>13,235) y = (y-16.0)/(235-16) #忽略高亮色 if y > 0.9: continue score = (saturation+0.1)*count if score > max_score: max_score = score dominant_color = (r,g,b) return dominant_color
为了减少误差,需要裁剪多个不同位置的图片,保存在本地的一个文件夹中,读取文件,提取颜色,求平均值,得到的番茄最终的RGB颜色,代码如下:
import osimport getcolorfrom os.path import join as pjoinfrom scipy import miscdef load_color(color_dir,list): count = 0 for dir in os.listdir(color_dir): img_dir = pjoin(color_dir, dir) image = getcolor.Image.open(img_dir) image = image.convert('RGB') get=getcolor.get_dominant_color(image) list.append(get) count = count+1 #print(person_dir) #print(count) return countdef Mean_color(count,list): Mean_R=Mean_G=Mean_B=0 for i in range(count): tuple=list[i] Mean_R+=tuple[0] Mean_G+=tuple[1] Mean_B+=tuple[2] MeanC=((int)(Mean_R/count),(int)(Mean_G/count),(int)(Mean_B/count)) return Me
番茄的颜色提取到了,那么和什么做比对呢?
当然是口红的数据,文摘菌这儿用到了5个品牌,分别是圣罗兰、香奈儿可可小姐、迪奥、美宝莲、纪梵希,共17个系列,271个口红色号,数据集是一个嵌套的字典数据结构,存为json串的形式,里面记录了每个口红品牌系列下不同口红色号的颜色id、名称、和16进制颜色值,lipstick.json部分数据集展示如下:
{"brands":[{"name":"圣罗兰
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【OpenCV3】RGB图像向CMYK颜色空间转换
2017-06-15 17:39:01RGB(红色,绿色,蓝色)是表示光发射的颜色空间。CYMK(青色,黄色,品红色,黑色)表示光吸收的颜色空间1、RGB颜色空间
RGB(红色,绿色,蓝色)是表示光发射的颜色空间。 RGB是一个加性色谱,当所有原色组合时,形成白色。 这类似于实际的光谱,如果您结合自然光的所有颜色(例如,彩虹上的所有颜色),则会创建白光。 显示器(如计算机显示器)使用光的发射来创建颜色,因此使用RGB颜色空间。 这就是为什么大多数计算机程序在设计文件时都将RGB颜色空间作为默认设置。
2、CMYK颜色空间
然而,通过实际打印,墨水和墨粉不能正确地表示光的发射。 由于来自非光源的颜色通过光的吸收被真正观察到,所以新的色彩空间需要表示色彩的光谱。 因此,创建了CYMK(青色,黄色,品红色,黑色)颜色空间。 这种颜色空间代表光的吸收,并且当所有原色组合时,形成黑色,这是所有光的吸收。
3、实现
具体实现代码如下:
uchar minimum(uchar a, uchar b) { return a <= b ? a : b; } cv::Mat rgb2cmyk(cv::Mat& rgb) { cv::Mat cmyk = cv::Mat::zeros(rgb.rows, rgb.cols, CV_8UC4); int pixel_num = rgb.rows * rgb.cols; for (int i = 0; i < pixel_num; i++) { uchar c = 255 - rgb.data[3 * i + 0]; uchar m = 255 - rgb.data[3 * i + 1]; uchar y = 255 - rgb.data[3 * i + 2]; uchar K = minimum(minimum(c, m), y); uchar C = 0; uchar M = 0; uchar Y = 0; if (K == 255) { C = 0; M = 0; Y = 0; } else { C = (uchar)((c - K)*255.0 / (255 - K)); M = (uchar)((m - K)*255.0 / (255 - K)); Y = (uchar)((y - K)*255.0 / (255 - K)); } cmyk.data[4 * i + 0] = C; cmyk.data[4 * i + 1] = M; cmyk.data[4 * i + 2] = Y; cmyk.data[4 * i + 3] = K; } return cmyk; }
测试代码如下:
void test_rgb2cmyk() { cv::Mat bgr = cv::imread("E:\\Images\\trees.png", cv::IMREAD_COLOR); cv::Mat rgb; cv::cvtColor(bgr, rgb, cv::COLOR_BGR2RGB); cv::Mat cmyk = rgb2cmyk(rgb); cv::imshow("bgr", bgr); cv::imshow("cmyk", cmyk); cv::waitKey(0); return; }
结果如下:
源图像
结果图像
2017.06.15
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