Wie kann ich mithilfe von RGB-Werten effizient die beste Farbübereinstimmung in einer Datenbank finden?

Finden der engsten Farbübereinstimmung mithilfe von RGB-Werten

Wenn Sie mit einem RGB-Wert konfrontiert werden, der nicht in einer Farbdatenbank vorhanden ist, ermitteln Sie die engste Übereinstimmung in der Datenbank kann eine verwirrende Aufgabe sein. Der Vergleich aller Werte und die Berechnung der durchschnittlichen Differenz können zwar funktionieren, liefern jedoch möglicherweise nicht immer die effizientesten Ergebnisse.

3D-Vektor-Ansatz

Betrachten Sie eine Farbe als Vektor in ein dreidimensionaler Raum, in dem die Koordinaten die RGB-Werte darstellen. Durch die Verwendung von 3D-Pythagoras zur Berechnung der Differenz zwischen zwei Farben entfällt die Notwendigkeit separater Berechnungen für jede RGB-Komponente:

d = sqrt((r2-r1)^2 + (g2-g1)^2 + (b2-b1)^2)

Gewichtung für visuelle Empfindlichkeit

Allerdings aufgrund Aufgrund der unterschiedlichen Empfindlichkeit unserer Augen gegenüber verschiedenen Farben lohnt es sich, die Gewichtung der Farben anzupassen, um dies zu berücksichtigen. Eine gewichtete Berechnung für Farben könnte beispielsweise wie folgt aussehen:

d = sqrt(((r2-r1)*0.3)^2 + ((g2-g1)*0.59)^2 + ((b2-b1)*0.11)^2)

In dieser Formel erhält Grün eine Gewichtung von 0,59, während Rot und Blau eine Gewichtung von 0,3 bzw. 0,11 erhalten, was die Tatsache widerspiegelt Wir reagieren empfindlicher auf Grün und weniger empfindlich auf Blau.

Optimierung Überlegungen

Um diese Berechnung zu optimieren, beachten Sie, dass die Quadratwurzel nicht erforderlich ist, da uns nur der relative Unterschied zwischen Farben interessiert:

d =   ((r2-r1)*0.30)^2
    + ((g2-g1)*0.59)^2
    + ((b2-b1)*0.11)^2

In einigen Programmiersprachen Potenzierung und Exklusiv-ODER-Operatoren können unterschiedlich sein, was Anpassungen der Formel erforderlich macht.

Alternative Farbe Modelle

Abhängig von der gewünschten Genauigkeit können alternative Farbmodelle wie CIE94 mit seiner komplexen Formel eine Erkundung wert sein. Dieses Modell gleicht Wahrnehmungsunterschiede in der Farbwahrnehmung aus.

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