区分 8 种颜色中的一种最准确的方法是什么？

想象一下我们如何使用一些基本颜色：

RED = Color ((196, 2, 51), "RED")
ORANGE = Color ((255, 165, 0), "ORANGE")
YELLOW = Color ((255, 205, 0), "YELLOW")
GREEN = Color ((0, 128, 0), "GREEN")
BLUE = Color ((0, 0, 255), "BLUE")
VIOLET = Color ((127, 0, 255), "VIOLET")
BLACK = Color ((0, 0, 0), "BLACK")
WHITE = Color ((255, 255, 255), "WHITE")

我想要一个函数，它获取一个三元组作为参数（如 (206, 17, 38)），并且它应该返回它的颜色。例如，(206,17,38)是红色，(2,2,0)是黑色，(0,255,0)是绿色。 从 8 种颜色中选择一种最准确的方法是什么？

简短回答：在独立于设备的色彩空间中使用欧几里得距离（来源：色差 http://en.wikipedia.org/wiki/Color_difference维基百科上的文章）。由于 RGB 与设备相关，因此您应该首先将颜色映射到与设备无关的颜色空间之一。

我建议将 RGB 转换为Lab* http://en.wikipedia.org/wiki/Lab_color_space。再次引用维基百科：

与 RGB 和 CMYK 颜色模型不同， Lab 颜色旨在近似 人类的视觉。

这是一个食谱 http://cookbooks.adobe.com/post_Useful_color_equations__RGB_to_LAB_converter-14227.html进行转换。一旦你拥有了L, a, b值，计算您的颜色与所有参考颜色之间的欧几里德距离，并选择最接近的一种。

事实上，python 颜色数学 http://code.google.com/p/python-colormath/Google Code 上的 Python 模块（GPL v3 下）能够在许多不同的颜色空间和也计算色差.