如何使用 RGB 值在資料庫中有效找到最接近的顏色匹配？

使用RGB 值找出最接近的顏色匹配

當遇到顏色資料庫中不存在的RGB 值時，確定最接近的匹配資料庫中的資料可能是一項令人困惑的任務。雖然比較所有值並計算平均差異是可行的，但它可能不會總是產生最有效的結果。

3D 向量方法

將顏色視為向量三維空間，其中座標代表 RGB 值。使用3D 畢達哥拉斯計算兩種顏色之間的差異，無需單獨計算每個RGB 分量：

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

視覺敏感度加權

但是，由於我們的眼睛對不同顏色的敏感度不同，因此有必要調整顏色的權重來解決這一問題。例如，顏色的加權計算可能如下所示：

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

在此公式中，綠色的權重為0.59，而紅色和藍色的權重分別為0.3 和0.11，反映了以下事實：我們對綠色較敏感，對藍色較不敏感。

最佳化注意事項

要最佳化此計算，請注意，平方根是不必要的，因為我們只對顏色之間的相對差異感興趣：

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

在某些程式語言中，求冪和異或運算子可能有所不同，需要調整公式。

替代顏色模型

根據所需的精度，替代顏色模型（例如具有複雜公式的 CIE94）可能值得探索。此模型針對顏色感知的感知差異進行調整。

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