Python-是否有函数或公式来查找 rgb 代码的互补色？

Question

我试图在 Python 3 中找到一个很好的公式来计算 rgb 代码的互补色，例如。 a = b 的互补。有什么办法吗？

Answer 1

下面是如何直接计算 RGB 颜色的补色。它给出了与使用 colorsys 的算法相同的结果，如 Iva Klass 的回答所示，但在我的测试中它快了大约 50%。请注意，它适用于任何 RGB 方案，RGB 分量是整数还是 float 并不重要(只要每个分量使用相同的范围!)。

hilo 函数实现了一个简单的 sorting network对 RGB 分量进行排序。

# Sum of the min & max of (a, b, c)
def hilo(a, b, c):
    if c < b: b, c = c, b
    if b < a: a, b = b, a
    if c < b: b, c = c, b
    return a + c

def complement(r, g, b):
    k = hilo(r, g, b)
    return tuple(k - u for u in (r, g, b))

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这是一个简短的演示，使用 PIL/Pillow。

#!/usr/bin/env python3

''' Complement the colours in a RGB image 

    Written by PM 2Ring 2016.10.08
'''

import sys
from PIL import Image

# Sum of the min & max of (a, b, c)
def hilo(a, b, c):
    if c < b: b, c = c, b
    if b < a: a, b = b, a
    if c < b: b, c = c, b
    return a + c

def complement(r, g, b):
    k = hilo(r, g, b)
    return tuple(k - u for u in (r, g, b))

def complement_image(iname, oname):
    print('Loading', iname)
    img = Image.open(iname)
    #img.show()

    size = img.size
    mode = img.mode
    in_data = img.getdata()

    print('Complementing...')
    out_img = Image.new(mode, size)
    out_img.putdata([complement(*rgb) for rgb in in_data])
    out_img.show()
    out_img.save(oname)
    print('Saved to', oname)

def main():
    if len(sys.argv) == 3:
        complement_image(*sys.argv[1:])
    else:
        fmt = 'Complement colours.\nUsage: {} input_image output_image'
        print(fmt.format(sys.argv[0]))

if __name__ == '__main__':
    main()

输入图片

输出图片

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这是 complement_image 的 Numpy 版本。在我的机器上，它处理“眼镜”图像的速度比以前的版本快 3.7 倍。

import numpy as np

def complement_image(iname, oname):
    print('Loading', iname)
    img = Image.open(iname)
    #img.show()

    in_data = np.asarray(img)
    #print(in_data.shape)

    print('Complementing...')
    lo = np.amin(in_data, axis=2, keepdims=True)
    hi = np.amax(in_data, axis=2, keepdims=True)
    out_data = (lo + hi) - in_data

    out_img = Image.fromarray(out_data)
    #out_img.show()
    out_img.save(oname)
    print('Saved to', oname)

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这是一个使用 scikit-image 的简短演示(和 Numpy)在感知上更统一的 CIELuv 色彩空间中创建互补色。

from skimage.color import rgb2luv, luv2rgb
from skimage.util import img_as_ubyte

luv_data = rgb2luv(in_data) * (1, -1, -1)
out_data = img_as_ubyte(luv2rgb(luv_data))