如何使用 RGB 值在数据库中高效查找最接近的颜色匹配？

使用 RGB 值查找最接近的颜色匹配

当遇到颜色数据库中不存在的 RGB 值时，确定最接近的匹配数据库中的数据可能是一项令人困惑的任务。虽然比较所有值并计算平均差异是可行的，但它可能并不总是能产生最有效的结果。

3D 矢量方法

将颜色视为向量三维空间，其中坐标代表 RGB 值。使用 3D 毕达哥拉斯计算两种颜色之间的差异，无需单独计算每个 RGB 分量：

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

视觉敏感度加权

但是，由于我们的眼睛对不同颜色的敏感度不同，因此有必要调整颜色的权重来解决这一问题。例如，颜色的加权计算可能如下所示：

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

在此公式中，绿色的权重为 0.59，而红色和蓝色的权重分别为 0.3 和 0.11，反映了以下事实：我们对绿色更敏感，对蓝色不太敏感。

优化注意事项

要优化此计算，请注意，平方根是不必要的，因为我们只对颜色之间的相对差异感兴趣：

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

在某些编程语言中，求幂和异或运算符可能有所不同，需要调整公式。

替代颜色模型

根据所需的精度，替代颜色模型（例如具有复杂公式的 CIE94）可能值得探索。该模型针对颜色感知的感知差异进行调整。

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