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色多黑科技2.0色彩富厚度怎么算:统计口径、盘算办法与示例

评估色多黑科技2.0中的色彩富厚度,,,,不可只数画面里有几多个差别的RGB数值:渐变、阴影和压缩噪点都可能爆发大宗近似颜色。。 。。更稳固的做法是先划定取样规模,,,,再按色差合并相近颜色,,,,最后划分盘算颜色种类数、色系笼罩率和漫衍平衡度。。 。。以下用一组1000个取样点演示公式与效果,,,,适用于对统一张图、统一帧画面或统一块设计区域做统计。。 。。

先确定统计口径:什么算一种颜色

盘算前要牢靠样本界线。。 。。若工具是一张图片,,,,就使用完整画布 ;;;;若只较量局部计划,,,,应先圈定相同巨细、相同位置的区域。。 。。统计透明图层时,,,,要统一配景致后再取样,,,,不然透明像素叠加差别配景会改变最终颜色。。 。。样本点可匀称铺在区域内,,,,阻止只挑视觉上颜色鲜艳的部分。。 。。

随后将颜色转换到Lab色彩空间,,,,以色差权衡相似水平。。 。。设定一个合并阈值,,,,例如ΔE00不凌驾10时归为统一颜色簇 ;;;;凌驾阈值则暂记为差别簇。。 。。阈值越小,,,,统计效果越细,,,,颜色种类数通常越多 ;;;;阈值越大,,,,近似色更容易合并,,,,效果更适合归纳综合整体配色。。 。。比照两组效果时,,,,取样数目、颜色空间和阈值必需一致。。 。。

这里的“颜色种类”指合并后的颜色簇,,,,而不是文件中泛起过的所有RGB编码。。 。。统计色系笼罩时,,,,再把每个颜色簇归入预先设定的七类:红、橙黄、绿、青、蓝、紫、无彩色。。 。。七类是本例接纳的分类口径,,,,若项目尚有色系标准,,,,也可以替换,,,,但统一轮较量不可中途改分类表。。 。。

三个指标的盘算公式

  • 颜色种类数K:按色差阈值合并后保存的颜色簇数目,,,,单位为“种”。。 。。K越大,,,,样本中可区分的颜色越多,,,,但不代表画面一定更协调。。 。。
  • 色系笼罩率C:泛起过颜色的色系数目÷预设色系总数×100%。。 。。本例总数为7类,,,,笼罩5类时,,,,C=5÷7×100%=71.4%。。 。。
  • 香农熵H:H=?∑p?log?p?,,,,其中p?为第i种颜色簇的像素占比,,,,单位为bit。。 。。熵越高,,,,颜色漫衍越平衡 ;;;;熵较低时,,,,通常由少数主色占有较大面积。。 。。

熵值还可换算为归一化平衡度H?=H÷log?K,,,,效果介于0和1之间 ;;;;再盘算有用颜色数N?ff=2?。。 。。有用颜色数不是新的颜色计数,,,,而是把漫衍平衡度换算成便于明确的等效数目。。 。。例如,,,,五种颜色虽然都泛起了,,,,但若其中一种占绝大大都,,,,N?ff会显着低于5。。 。。

按办法盘算:1000个取样点示例

  1. 牢靠样本:从指定区域匀称抽取1000个像素点,,,,纪录每个点的颜色,,,,并统一转换到Lab色彩空间。。 。。
  2. 合并近似色:按ΔE00≤10合并,,,,获得5个颜色簇。。 。。将簇归入色系后,,,,本例包括青、蓝、橙黄和无彩色,,,,共4类。。 。。
  3. 统计占比:把各簇像素数除以1000,,,,获得每簇比例,,,,并检查五项比例之和是否为100%。。 。。
  4. 代入公式:盘算K、C、H、H?和N?ff,,,,再连系样本规模说明统计效果。。 。。
颜色簇取样点数占比归属色系
蓝色420点42%蓝
青色260点26%青
白色与浅灰簇180点18%无彩色
深灰与玄色簇90点9%无彩色
橙色50点5%橙黄

这组数据的颜色种类数K=5 ;;;;泛起的色系为青、蓝、无彩色、橙黄,,,,共4类,,,,因此色系笼罩率C=4÷7×100%=57.1%。。 。。熵值按五个占比代入,,,,H约为2.005 bit ;;;;归一化后H?=2.005÷log?5≈0.864,,,,有用颜色数N?ff=2?·???≈4.01种。。 。。效果说明该样本有五个可区分颜色簇,,,,颜色漫衍的平衡水平靠近四种颜色平均漫衍的状态。。 。。

效果怎么读,,,,哪些条件要写清晰

K形貌“有几种”,,,,C形貌“涉及几类色系”,,,,H和H?形貌“各颜色漫衍是否匀称”。。 。。四项不可相互替换:一个画面可以拥有较大的K,,,,却由简单主色占有大部分面积 ;;;;也可以K较小,,,,但几种颜色面积靠近,,,,熵值仍然较高。。 。。较量色多黑科技2.0的差别样本时,,,,宜并列报告这些指标,,,,不要只用一个“颜色富厚”结论归纳综合所有差别。。 。。

统计纪录至少应附上取样区域、取样点数目、色差空间、合并阈值和色系分类表。。 。。好比,,,,本例可写作:“全图匀称取样1000点,,,,Lab色差阈值ΔE00≤10,,,,K=5种,,,,C=57.1%,,,,H=2.005 bit,,,,H?=0.864,,,,N?ff≈4.01种。。 。。”若是缩小统计区域、提高取样密度或调解阈值,,,,数字可能转变 ;;;;因此复算时要沿用统一口径。。 。。

若是主要关注画面主色,,,,可增补纪录占比最高的颜色簇及其比例,,,,本例为蓝色42% ;;;;若关注配色跨度,,,,则审查笼罩率和色系漫衍 ;;;;若关注视觉集中水平,,,,则优先看熵值与有用颜色数。。 。。这样把“颜色多未几”拆成可复算的数目、笼罩规模和面积漫衍,,,,获得的结论更清晰,,,,也更利便举行同口径较量。。 。。

色多黑科技2.0色彩富厚度怎么算:统计口径、盘算办法与示例
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责编:刘俊英
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