从 matplotlib 中的“alpha blending”原始颜色获取新的十六进制颜色值答案

【问题标题】：Obtain a new hex color value from "alpha blending" the originial color in matplotlib从 matplotlib 中的“alpha blending”原始颜色获取新的十六进制颜色值
【发布时间】：2012-05-18 05:03:13
【问题描述】：

简单地说，给定一个初始颜色“#1010CA”和一个 alpha 因子 0.5，我怎样才能得到以color="#1010CA", alpha=0.5 形式显示在绘图上的最终颜色？

或者更直接地说，我应该填写什么

plot(x, y, color=__)

所以它相当于（至少在视觉上）

plot(x, y, color="#1010CA", alpha=0.5)

？我想这不应该是一个 python 问题，而是如何通过某种因素操纵 rgb 颜色来抑制它，但请原谅我对调色板的无知......

编辑

这是我在接受@Blender 的回答后选择的当前解决方案

import matplotlib
import numpy as np
def alpha_blending(hex_color, alpha) :
    """ alpha blending as if on the white background.
    """
    foreground_tuple  = matplotlib.colors.hex2color(hex_color)
    foreground_arr = np.array(foreground_tuple)
    final = tuple( (1. -  alpha) + foreground_arr*alpha )
    return(final)

【问题讨论】：

你只是让颜色变深了两倍。添加(0.5, 0.5, 0.5)。
@Blender 你说得对，我删除了那些代码，但是“0.5 + foregroud/2”是准确的还是近似的？
大声笑，我实际上在第一次尝试时就猜对了 (en.wikipedia.org/wiki/Alpha_compositing#Alpha_blending)。是的，这是白色背景颜色和 0.5 透明度的精确解决方案。使用 numpy，您只需执行 tuple(0.5 + numpy.array(foreground_tuple) / 2.0) 并将其插入 Matplotlib 颜色参数。
@Blender 赞！你确实很好地“混合”了颜色！

标签： python matplotlib python-imaging-library

【解决方案1】：

如果没有背景颜色，您也无法获得“最终颜色”。

但是为了渲染 alpha 透明度，我会猜测加权和会起作用：

final = (1 - alpha) * background + alpha * foreground

所以如果你的颜色是白色并且你的alpha = 0.5，你可以这样做：

final = rgb(0.5, 0.5, 0.5) + foreground / 2

Matplotlib 接受 RGB 元组，因此您可以非常轻松地制作不透明度扁平化函数。但是，我无法回答您为什么需要这样做。

【讨论】：

是的，我觉得你说得对，我还没有考虑背景，现在只假设它是白色的......

【解决方案2】：

问题在于它是影响最终像素颜色的两种颜色（前景和背景）的混合。如果您从白色作为背景开始，将前景色转换为 HSI 色彩空间 (http://en.wikipedia.org/wiki/HSL_and_HSV) 并使用 I 作为 Alpha 通道可以让您接近。为了更紧密的匹配，您可以使用 L*a*b 颜色空间 (http://en.wikipedia.org/wiki/CIELAB) 并更改 L 以匹配您的透明度。

【讨论】：

那么基于这种颜色空间转换的python中是否有一个快速而肮脏的解决方案？看来我需要 20 多分钟来解析材料并在 python 中完成。