#python #colors
#питон #Цвет
Вопрос:
Например, у меня есть монитор, который способен отображать следующие основные цвета RGB:
данные: R(0,67, 0,32), G(0,28, 0,67), B(0,12, 0,07)
Как я могу рассчитать цветовое покрытие монитора до известной гаммы, такой как цветовое пространство NTSC, с помощью Python?
NTSC: R(0,67, 0,33), G(0,21, 0,71), B(0,14, 0,08)
Я могу использовать специальное программное обеспечение для расчета этой доходности в 87,8%. Но ввод данных в программное обеспечение занимает довольно много времени, и у меня есть очень длинный список цветов RGB монитора для работы. Интересно, есть ли какой-нибудь пакет Python, который способен выполнять вычисления и предпочтительно выводить какое-либо изображение, как показано ниже.
Комментарии:
1. Примечание: процент, который вы видите (о покрытии), как известно, чушь собачья, особенно в том, как вы это написали (и большинство людей это пишут). Вы, вероятно, используете бессмысленный процент CIE xyY (некоторые люди предпочитают CIELuv (но поэтому вы получаете разные данные). Короче говоря: преобразуйте данные в цветности (так что x,y, как у вас уже есть), затем вы должны рассчитать площадь пересечения двух треугольников и разделить на площадь треугольника цветового пространства. Итак, теперь у вас есть геометрическая проблема (и с треугольниками, так что это должно быть легко).
2. Две вещи, которые следует помнить: xy хорош для смешивания цветов (и определения цветности), но он не воспринимается, поэтому число может быть полезно для компьютера, но не для людей). И x,y-это просто плоскость всех цветов (также ваша фигура). Таким образом, вы плохо характеризуете процент цвета, который вы можете представить. Таким образом, вы можете использовать для сравнения две аддитивные системы RGB (и проявлять большую заботу о других системах).
3. @GiacomoCatenazzi Спасибо вам за ваши комментарии и советы. Да, точно, CIELuv должен быть более однородным цветовым пространством (геометрическое расстояние примерно пропорционально разнице в цвете), чем CIExy, хотя и не совсем идеальным. Тем не менее, в отрасли по-прежнему распространена практика использования цветового покрытия в пространстве CIExy для оценки того, насколько дисплей способен воспроизводить все цвета.