


Comment pouvons-nous modéliser avec précision le mélange de couleurs de peinture à l'aide d'un algorithme ?
Algorithme de mélange de couleurs dans un espace colorimétrique de peinture
Lors du mélange de peintures physiques, la couleur résultante diffère de ce à quoi on pourrait s'attendre lors du mélange de couleurs sur un écran numérique. En effet, la peinture se mélange par absorption, alors que le mélange numérique des couleurs implique une émission.
Absorption de la peinture et mélange numérique des couleurs
- Absorption de la peinture : La peinture absorbe des longueurs d'onde spécifiques de la lumière, ce qui donne la couleur visible. Par exemple, la peinture bleue absorbe les longueurs d'onde rouges et vertes, réfléchissant uniquement la lumière bleue.
- Mélange numérique des couleurs :Les écrans numériques émettent de la lumière pour créer des couleurs. Lors du mélange de deux couleurs numériques, la couleur résultante est une combinaison des longueurs d'onde émises.
Algorithme de mélange de couleurs dans l'espace colorimétrique de la peinture
Mélange des couleurs dans une peinture L’espace colorimétrique consiste à soustraire les longueurs d’onde absorbées de la lumière blanche (255, 255, 255). Par exemple, mélanger de la peinture bleue (absorbant le rouge et le vert) avec de la peinture jaune (absorbant le bleu) donnerait un vert boueux.
Solution alternative utilisant l'espace colorimétrique HLS
Alternativement , l'utilisation de l'espace colorimétrique HLS (Teinte, Légèreté, Saturation) peut fournir des résultats de mélange de couleurs plus intuitifs, indépendants des propriétés d'absorption physique de paint.
Code Python pour le mélange de couleurs dans l'espace colorimétrique HLS
Vous trouverez ci-dessous une fonction Python qui calcule la moyenne entre deux couleurs dans l'espace colorimétrique HLS :
import math from colorsys import rgb_to_hls, hls_to_rgb def average_colors(rgb1, rgb2): h1, l1, s1 = rgb_to_hls(rgb1[0]/255., rgb1[1]/255., rgb1[2]/255.) h2, l2, s2 = rgb_to_hls(rgb2[0]/255., rgb2[1]/255., rgb2[2]/255.) s = 0.5 * (s1 + s2) l = 0.5 * (l1 + l2) x = cos(2*pi*h1) + cos(2*pi*h2) y = sin(2*pi*h1) + sin(2*pi*h2) if x != 0.0 or y != 0.0: h = atan2(y, x) / (2*pi) else: h = 0.0 s = 0.0 r, g, b = hls_to_rgb(h, l, s) return (int(r*255.), int(g*255.), int(b*255.))
En utilisant cette fonction, nous pouvons approximer le résultat du mélange de peinture bleue et jaune, par exemple exemple :
>>> average_colors((255, 255, 0), (0, 0, 255)) (0, 255, 111)
Cette approche fournit un résultat de mélange de couleurs plus intuitif qui n'est pas limité par les propriétés d'absorption des peintures physiques.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Golang est meilleur que Python en termes de performances et d'évolutivité. 1) Les caractéristiques de type compilation de Golang et le modèle de concurrence efficace le font bien fonctionner dans des scénarios de concurrence élevés. 2) Python, en tant que langue interprétée, s'exécute lentement, mais peut optimiser les performances via des outils tels que Cython.

Golang est meilleur que C en concurrence, tandis que C est meilleur que Golang en vitesse brute. 1) Golang obtient une concurrence efficace par le goroutine et le canal, ce qui convient à la gestion d'un grand nombre de tâches simultanées. 2) C Grâce à l'optimisation du compilateur et à la bibliothèque standard, il offre des performances élevées près du matériel, adaptées aux applications qui nécessitent une optimisation extrême.

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Golang convient au développement rapide et aux scénarios simultanés, et C convient aux scénarios où des performances extrêmes et un contrôle de bas niveau sont nécessaires. 1) Golang améliore les performances grâce à des mécanismes de collecte et de concurrence des ordures, et convient au développement de services Web à haute concurrence. 2) C réalise les performances ultimes grâce à la gestion manuelle de la mémoire et à l'optimisation du compilateur, et convient au développement du système intégré.

Golang et Python ont chacun leurs propres avantages: Golang convient aux performances élevées et à la programmation simultanée, tandis que Python convient à la science des données et au développement Web. Golang est connu pour son modèle de concurrence et ses performances efficaces, tandis que Python est connu pour sa syntaxe concise et son écosystème de bibliothèque riche.

Les différences de performance entre Golang et C se reflètent principalement dans la gestion de la mémoire, l'optimisation de la compilation et l'efficacité du temps d'exécution. 1) Le mécanisme de collecte des ordures de Golang est pratique mais peut affecter les performances, 2) la gestion manuelle de C et l'optimisation du compilateur sont plus efficaces dans l'informatique récursive.

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