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  • 常用颜色的RGB分布

    千次阅读 2015-05-10 11:55:27
    RGB色彩模式是工业界一种颜色标准,它通过对红(RED)、绿(GREEN)、蓝(BLUE)三种基本颜色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 (0,0,255

    RGB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 区别

    千次阅读 2016-07-25 15:44:13
    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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  • 快乐橙、伤心紫,姨妈红,鸡屎绿…直男眼里没什么区别颜色,在女生眼里各种色调、质地细微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口红色号呢?文摘菌耗费一毫米发际线,琢磨了一下,...
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    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。

    5ff0263b1034d399d31168d002af1000.gif

    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。

    32680b9fee704f718f30338dfe5480ae.gif

    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。”

    828f475655879a94c473fc0744f08e92.png

    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。

    de727d5e107de117b475f0a6a13f14b9.png

    OMG!简直比李佳琦还准确!

    4f54bb188928441cef3080f345a40813.png

    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...”

    0cedd1f7639c7c52306e22c5e35b79ee.gif

    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?

    9d4ed612240bd9dc743de50d83d43921.png

    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。

    189fa3d498abe7b62c3807b5279ab210.png

    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:

    2637353d852da4252d63e6724f752580.png

    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

    千次阅读 2017-06-15 17:39:01
    RGB(红色,绿色,蓝色)是表示光发射颜色空间。CYMK(青色,黄色,品红色,黑色)表示光吸收颜色空间

    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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    千次阅读 2017-07-05 11:30:36
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