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C#を使用してRGBカラーをHSVに変換するにはどうすればよいですか?
外部ライブラリを使用せずに高速な方法を検索しました。

RGB の代わりに HSV を使用して、ラベルの背景色を設定したいと考えています。これをコードに実装するにはどうすればよいですか?

コード：

C＃でrgb画像を同等のhsv画像に変換しようとしています。変換を行うアルゴリズムをいくつか見つけましたが、計算後に画像のこれらの値を保存する方法が見つかりませんでした。

たとえば、計算後 h = 287, s = 0.5, v = 0.34 . これらの値を画像ファイルのどこに保存して、同等の hsv 画像に変換する必要がありますか?

PHPで、RGBトリプレットをHSV値に変換する最も簡単な方法は何ですか？

MySQL の空間検索を使用して 3D ポリゴン内のポイントを見つけることはできますか?

またはさらに良いことに、MySQL を使用して HSV シリンダーの表面の値を見つけることは可能ですか?

次のRGB値があるとしましょう。

R：129 G：98 B：87

Photoshopによると、その色の彩度は33％です。

PHPとRGB値を使用してそのパーセンテージを計算するにはどうすればよいですか？

RGB 値を HSV 値に変換する方法をインターネットで見つけました。残念ながら、値が R=G=B の場合、0/0 演算のために NaN が返されます。

Java でこの変換用に実装されたメソッドがあるかどうか、または HSV の正しい値を取得するために 0/0 除算を取得したときに何をしなければならないかを知っていますか?

インターネット上のいくつかのコードから適応された私の方法は次のとおりです。

私はこの素晴らしい機能/コマンドに出くわしました。色を RGB に変換するには、次の操作を行います。

1 つの 16 進数値を返します。Perl、Python、または PHP を使用してこれを拡張したいのですが、たとえば「yellow」を渡すことができるようにしたいのですが、関数はすべてのタイプの黄色 (hex/rgb/?/etc 値) を返します。

色名を16進値にマッピングすることを含む簡単な解決策がすでに実装されていますが、今ではより正確になり、いくつかの式などを使用して何が何であるかを判断したいと考えています。

しかし、いつものように、これを行う方法についての手がかりがありません! したがって、これを行う方法に関する実装のアドバイスに感謝します。

皆さんありがとう

HSV 色空間の 2 つの色を補間して、滑らかな色のグラデーションを生成しようとしています。

私は線形補間を使用しています。例えば：

(ここで、p はパーセンテージで、h1、h2、s1、s2、v1、v2 は 2 つの色の色相、彩度、値のコンポーネントです)

これは、s と v に対しては良い結果をもたらしますが、h に対してはそうではありません。色相成分は角度であるため、計算では h1 と h2 の間の最短距離を計算し、正しい方向 (時計回りまたは反時計回り) に補間を行う必要があります。

どの式またはアルゴリズムを使用すればよいですか?

編集: ジャックの提案に従って、JavaScript グラデーション関数を変更したところ、うまく機能しました。興味のある人のために、これが私が最終的に得たものです：

ここに、色に関する興味深い実世界のアルゴリズム要件があります。

1. N きれいな色: 美しいグラフ (例: 円グラフ) を描くためにNは、「十分に異なる」色の組み合わせをランダムに選択する必要があります。これは、明るさと彩度を固定し、色相を のステップで段階的に進めることで実現できます360/N。
2. 安定した色の割り当て: ('A'、'B'、'C') とラベル付けされたセクターを持つ Pie_1 と ('B'、'C'、'D') とラベル付けされたセクターを持つ Pie_2 が与えられた場合、セクターの色がB と C は、Pie_1 と Pie_2 の両方で同じです。これは、時間の経過とともにセクターがチャートから削除または追加された場合の混乱を防ぐのに役立ちます。ラベルは唯一の安定したものです。
3. ハードコードされた色を許可する: アルゴリズムはハードコードされたラベル -> 色の関係を入力として許可する必要がありますが、残りのラベルの色は (ルール 1 と 2 に従って) 計算されます。

このアルゴリズムは、非常にアドホックに見えますが、複数の状況で役立つと思います。

何か案は？

更新: エリックは正しく、新しいラベルが現れたり消えたりするたびに、各ラベルの色の安定性を保証することは不可能です. しかし、「十分に安定している」、つまり色の変化が最小限に抑えられていれば満足です。

私は次のようなことを考えていました：

1. すべてのラベルは、hash(label)%360 を使用してランダムな色相値を取得します
2. 生成された色相が十分に異なることを保証するために、色相環を一定量のステップ (つまり: 2*N) で分割し、以前の色相値を新しい微分値に「丸める」ことを試みます。
3. 異なるラベルが同じ丸みを帯びた色相値になる場合、何らかの形で関係を解消し、ポイントを別の場所に移動します。

しかし、ハードコーディングされた色の問題は脇に置きます。