Question

我有一个包含rgb颜色值元组的列表：

colors = [

(0, 0, 0),
(0, 0, 170),
(0, 170, 0),
(0, 170, 170),
(170, 0, 0),
(170, 0, 170),
(255, 170, 0),
(170, 170, 170),
(85, 85, 85),
(85, 85, 255),
(85, 255, 85),
(85, 255, 255),
(255, 85, 85),
(255, 85, 255),
(255, 255, 85),
(255, 255, 255)

]

现在我有一个像(255, 0, 0)这样的rgb值，并希望在列表中找到最适合它的颜色（我想这里会是(170, 0, 0)）。在Python 2.7中有没有办法做到这一点？

好的，我发现gnibbler的解决方案是最好的解决方案。这就是我所做的：

from functools import partial

def colorDifference(testColor, otherColor):
    difference = 0
    difference += abs(testColor[0]-otherColor[0])
    difference += abs(testColor[1]-otherColor[1])
    difference += abs(testColor[2]-otherColor[2])

    return difference

closestColor = min(colors, key=partial(colorDifference, testColor))

Answer 1

首先定义差异功能，然后使用

min(colors, key=difference_func)

如果您需要传递其他颜色，可以这样做

from functools import partial
def difference_func(test_color, other_color):
    return ???

result = min(colors, key=partial(difference_func, test_color))

Answer 2

为简单起见，您可以在“颜色立方体”中的两个点之间测量两种颜色之间的相似度euclidean distance，如下所示：

import math
def distance(color1, color2):
    return math.sqrt(sum([(e1-e2)**2 for e1, e2 in zip(color1, color2)]))

然后，您可以使用该指标对颜色进行排序，并采用第一个元素 - 最相似的颜色：

def best_match(sample, colors):
    by_distance = sorted(colors, key=lambda c: distance(c, sample))
    return by_distance[0]

测试：

>>> best_match((255, 0, 0), colors)
(170, 0, 0)

Answer 3

您可以尝试使用lambda进行排序吗？

#!/usr/bin/env python

colors = [
    (0, 0, 0),     (0, 0, 170),    (0, 170, 0),    (0, 170, 170),
    (170, 0, 0),   (170, 0, 170),  (255, 170, 0),  (170, 170, 170),
    (85, 85, 85),  (85, 85, 255),  (85, 255, 85),  (85, 255, 255),
    (255, 85, 85), (255, 85, 255), (255, 255, 85), (255, 255, 255)
]

def getClosestMatch(c):
    l = sorted(colors, key=lambda x:(\
    0 < x[0] <= c[0],\
    0 < x[1] <= c[1],\
    0 < x[2] <= c[2]),\
    reverse=True)

    return l[0];

if __name__ == '__main__':
    color = (255, 0, 0)
    print getClosestMatch(color)

Python找到最接近的匹配列表

3 个答案: