给定 RGB 值，在数据库中找到最接近匹配的最佳方法是什么？

我有一个 RGB 值，如果它不存在于我的数据库的颜色表中，我需要找到最接近的颜色。我正在考虑比较所有值并找出差异（红色、绿色和蓝色），然后取平均值。最低平均偏差应该是最接近的颜色。在我看来应该有更好的方法。有任何想法吗？

将颜色视为 3 维空间中的向量，然后您可以使用 3d 毕达哥拉斯轻松计算差异：

d = sqrt((r2-r1)^2 + (g2-g1)^2 + (b2-b1)^2)

但请注意，由于颜色会受到不太完美的眼睛的解释，您可能需要调整颜色以避免它们具有相同的重要性。

例如，使用典型的加权方法 https://web.archive.org/web/20100316195057/http://www.dfanning.com/ip_tips/color2gray.html:

d = sqrt(((r2-r1)*0.3)^2 + ((g2-g1)*0.59)^2 + ((b2-b1)*0.11)^2)

由于眼睛对绿色最敏感，对蓝色最不敏感，因此仅蓝色分量不同的两种颜色必须具有更大的数字差异，才能被认为比绿色分量具有相同数字差异的颜色“更不同”。

还有多种方法可以优化此计算。例如，由于您对实际情况并不真正感兴趣d值，您可以省去平方根：

d =   ((r2-r1)*0.30)^2
    + ((g2-g1)*0.59)^2
    + ((b2-b1)*0.11)^2

请注意，在许多基于 C 语法的编程语言（如 C#）中，^并不意味着“求...的幂”，而是“二元异或”。

所以如果这是 C#，你会使用Math.Pow计算该部分，或者只是展开并进行乘法。

Added: 从页面来看维基百科上的色差 http://en.wikipedia.org/wiki/Color_difference，有各种标准试图处理感知差异。例如，称为 CIE94 的公式使用不同的公式，在L*C*h颜色模型看起来值得研究，但这取决于您希望它的准确程度。