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。。。。，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。。。。

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。。。。，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。。。。