如何在python中执行加权的颜色和？
假设我有一个n种颜色的调色板，我想把所有的颜色和分配给每种颜色的特定权重混合起来。把重量想象成我想从每种颜色中提取的墨水的百分比。为了简化，让我们使用3种原色：
palette = [(1,0,0),(0,1,0),(0,0,1)]
weight = (0.1,0.1,0.1)自然，最少的油墨将导致较轻的颜色。因此，如果我使用10%的每种墨水，我会期望更接近白色。但在rgb配色方案中并非如此：
import numpy as np
import matplotlib.colors as colors
mixed_colors = np.sum([np.multiply(weight[i],palette[i]) for i in range(len(palette))],axis=1)
print(colors.to_hex(mixed_colors))在这种情况下，我会得到更接近黑色的#1a1a1a。我如何执行加权和与重量代表“墨量”的每一种颜色？
现在，请忽略这样一个事实，即加权和可能导致每个rgb字段的数目大于1。
回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2022-09-28 23:03:11
问题不是颜色模型，而是关于模型和介质的假设。
用于混合的简单线性模型可能不准确，但它可能就足够了，这取决于代码的purpose。
在油墨的例子中，很大一部分感觉到的颜色是你正在打印的表面，它不是颜色模型的一部分(尽管它可能是颜色配置文件的一部分)。
颜料也是减法的，而不是加性的；这可以被认为是颜色模型的一个属性。注意，RGB是加性的，这也是它不是油墨的一个好模型的原因之一。CMYK是印刷中使用最多的颜色模型，但即便如此，它也不是印刷颜色的直接表示。相反，CMYK颜色应该映射到特定于打印机、油墨和纸张的配置文件。
使用当前的实现(以及假设一个相减线性颜色模型)，您将需要从白色中减去加权和。
white = np.array((1,) * 3)
# subtractive:
printed_color = white - mixed_colors您还可以对调色板进行预处理，并将其转换为一个加法空间：
palette = [white - color for color in palette]
# or
palette = white - np.array(palette)在屏幕上呈现的情况下，你所拥有的是通道的不透明度。在图像格式中，每个通道都有不同的层，只要设置每一层的不透明度，就可以很容易地根据需要进行混合。对于其他格式，您可以使用separate the channels，然后对每种格式应用一个不透明度。
Stack Overflow用户
发布于 2022-09-28 22:58:21
我认为你的问题是，你真正想要的是你当前计算的相反。记住，(255,255,255)在RGB中是白色的，(0，0，0)是黑色的。你是说.1的重量意味着你做了10%的颜色，但是因为接近0的颜色更深，你真的做了90%的重量。
如果你选择这样做：
import numpy as np
import matplotlib.colors as colors
palette = [(1,0,0),(0,1,0),(0,0,1)]
weight = (0.1,0.1,0.1)
mixed_colors = np.sum([np.multiply(weight[i], palette[i]) for i in range(len(palette))],axis=1)
colors_inverse = np.subtract((1, 1, 1), mixed_colors)
print(colors.to_hex(colors_inverse))或
import numpy as np
import matplotlib.colors as colors
palette = [(1,0,0),(0,1,0),(0,0,1)]
weight = (0.9,0.9,0.9)
mixed_colors = np.sum([np.multiply(weight[i], palette[i]) for i in range(len(palette))],axis=1)
print(colors.to_hex(mixed_colors))你得到了你期望的颜色，这是一种淡灰色。
https://stackoverflow.com/questions/73888380
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