数学计算颜色的“活力”答案

【问题标题】：Mathematically calculate "Vibrancy" of a color数学计算颜色的“活力”
【发布时间】：2020-05-20 06:02:03
【问题描述】：

我正在编写一个程序来分析图片并返回最突出的颜色。获得最常出现的颜色很简单，但我发现这种颜色通常是深黑色/灰色/棕色或白色，而不是您将与图像关联的“颜色”。所以我想获得前 5 种颜色，并根据一些指标进行比较，以确定哪种颜色最“充满活力/色彩缤纷”并返回该颜色。

在这种情况下，饱和度不起作用，因为饱和的黑色将排在较浅的粉红色之上，而亮度/亮度不起作用，因为白色将排在较深的红色附近。我想知道我可以用什么指标来判断这一点。我承认这是一个迟钝的问题，但我知道其他做类似事情的程序，所以我认为必须有某种方法来计算“活力/色彩”。 大多数时间不需要完美

对于我在 javascript 中工作的价值，但实际代码不是问题，我只需要我可以使用的等式，然后我就可以实现它

【问题讨论】：

标签： math colors

【解决方案1】：

没有通用的方法来定义颜色的“活力”。因此，您可以尝试组合多个指标，例如“饱和度”、“亮度”和“亮度”。整体指标越低越好。以下是伪代码示例。

// Compare metrics to "ideal"
var deltaSat = Saturation(thisColor) - idealSat;
var deltaBright = Brightness(thisColor) - idealBrightness;
var deltaLum = Luminance(thisColor) - idealLum;
// Calculate overall distance from ideal; the lower
// the better.
var dist = sqrt((deltaSat*deltaSat) +
   (deltaBright*deltaBright) +
   (deltaLum*deltaLum))

（如果您的问题仅仅是在计算给定颜色的指标时遇到问题，请参阅我在color topics for programmers 上的页面。）

如果您的“活力”标准足够复杂，您应该考虑使用分类算法等机器学习技术。在一般的机器学习中：

您训练模型以识别不同的类别（例如本例中的“鲜艳”和“非鲜艳”颜色）。
您测试模型以检查其性能。
一旦模型运行良好，您就可以部署模型并使用它来预测颜色是“鲜艳”还是“不鲜艳”。

但是，机器学习相当复杂，因此您应该尝试此答案前面给出的更简单的方法。

【讨论】：

【解决方案2】：

在尝试了几种不同的公式后，我在以下方面取得了最大的成功

let colorfulness = ((max+ min) * (max-min))/max

其中 max 和 min 分别是最高和最低 RGB 值。 This page 对公式本身有更详细的解释。

这将返回一个介于 0 和 255 之间的值，其中 0 是最不色彩的，而 255 是最多的。通过在一堆不同的颜色上运行它，我发现对于我的应用程序，任何高于 50 的值都足够色彩鲜艳，我认为你可以调整它。

我的最终代码如下

function getColorFromImage(image) {
    //gets the three most commonly occuring, distinct colors in an image as RGB values, in order of their frequency
    let palette = getPaletteFromImage(image, 3)

    for (let color of palette){
        var colorfulness = 0

        //(0,0,0) will return NAN if used in the formula, if (0,0,0) leave colorfulness as its default 0
        if (color != [0,0,0]){
            //get min & max values
            let min = Math.min(color)
            let max = Math.max(color)

            //calculate colorfulness of color
            colorfulness = ((max+ min) * (max-min))/max
        }

        //compare color's colorfulness against a threshold to determine if color is "colorful" enough
        //ive found 50 is a good threshold but adjust as needed
        if (colorfulness >= 50.0){
            return color
        }
    }

    //if none of the colors are deemed to be sufficiently colorful, just return the most common
    return palette[0]
}

【讨论】：