Algorithm 计算24位颜色之间的差异而不拆分为单独的RGB字节？

计算颜色之间距离的正常方法可能是：

//             R G B
var color1 = 0xFF0000;
var color2 = 0x00FF00;
// Calculate points      R                    G                  B
var color1_p = [(color1&0xFF0000)>>16, (color1&0xFF00)>>8, color1&0xFF];
var color2_p = [(color2&0xFF0000)>>16, (color2&0xFF00)>>8, color2&0xFF];

var distance = Math.sqrt((color1_p[0]-color2_p[0])*(color1_p[0]-color2_p[0]) + 
                         (color1_p[1]-color2_p[1])*(color1_p[1]-color2_p[1]) +
                         (color1_p[2]-color2_p[2])*(color1_p[2]-color2_p[2])) 

这只是正常的毕达哥拉斯距离。但是我必须创建一个数组或者保存RGB值。我可以在C++中解决这个问题：我猜：

uint32_t color = 0xFF0000;
uint8_t* color_p = (uint8_t*)&color; // [G, B, R, alpha, segmentation fault ...]

千万不要对

int

执行此操作，在某些奇怪的平台上，它可以从16位到64位不等

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现在我的问题是，如果有一些聪明的数学可以直接对像

0xFF0000

（红色，

16711680

dec）和

0xFFCC00

（橙色，

16763904

dec）这样的数字进行计算距离或其他类型的差异。我在寻找线性差。通过线性差，我的意思是，如果A和B之间的距离相同，那么差也必须相同，但我不在乎它到底是什么数字。

无法避免计算的三维性质。使用3字节整数值的计算不考虑维度的独立性。使用整数值唯一安全的方法是检查是否相等，这确实比单独比较3个字节更有效（如果有许多相同的RGB值）。
您可以通过多种方式优化计算，但将颜色拆分为单独的R、G和B值始终是其中的一部分。像这样的东西将是最有效的，你可以做到这一点：

函数rgbDistanceSquared（x，y）{ if（x==y）返回0；//如果期望有许多相同的RGB值 变量r=（（x&0xFF0000）-（y&0xFF0000））>>16； 变量g=（（x&0x00FF00）-（y&0x00FF00））>>8； 变量b=（x&0x0000FF）-（y&0x0000FF）； 返回r*r+g*g+b*b； } 写入（RGB距离平方（0xFF0000，0xFFCC00）+“
”； 文件写入（rgbDistanceSquared（0x00CCFF，0x0000FF）+“
”；

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写入（RGB距离平方（0x00CCFF，0xFFCC00）+“
”正如@harold提到的，还有其他距离度量。最简单的是或出租车公制。这基本上是计算绝对值之和。如果点是（r1，g1，b1）和（r2，g2，b2），则找到| r1-r2 |+| g1-g2 |+| b1-b2 |。它被称为曼哈顿距离，因为它测量的是如果你只能沿着矩形网格的边缘移动，你将在两点之间移动的距离，就像曼哈顿的道路模式一样

设c1=0xrrggbb为（r1、g1、b1）的单字节表示，与c2类似。 如果我们知道r2>=r1，g2>=g1，b2>=b1，我们就可以找到

x=c2-c1

，

y=（（x&0xFF0000）>>16）+（（x&0x00FF00）>>8）+（x&0x0000FF）

。如果这些点可以是任意顺序的，那么我们必须担心每个字节都会溢出

黑客有一个很好的方法找到绝对值。如果有一个有符号的32位整数

x

，那么我们可以计算

y=x>>32；z=（x+y）^x

。给出了绝对值。我们可以这样做

int32_t r = ((c1 & 0xFF0000) - (c2 & 0xFF0000)) >> 16;
int32_t rsign = r >> 32; // fill with sign bit
int32_t result = (r+rsign)^r;
int32_t g = ((c1 & 0x00FF00) - (c2 & 0x00FF00)) >> 8;
int32_t gsign = g >> 32; // fill with sign bit
result += (g+gsign)^g;
int32_t b = ((c1 & 0x0000FF) - (c2 & 0x0000FF));
int32_t bsign = b >> 32; // fill with sign bit
result += (b+bsign)^b;

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我想这需要23次手术。与@m69的答案相比，它并没有真正的优势，而且整数乘法在现代硬件上速度很快。

还有其他距离度量，但您到底想避免什么呢？在这里创建数组是很容易避免的，我不确定“保存”在“保存RGB值”中意味着什么（当然，您不必将它们保留任何时间）。@harold我试图完全避免使用临时变量。@harold Integer（称之为

diff

）范围从

0

到

N

，例如对于表示颜色RGB的点之间距离的每个数字

dist

，有一个

diff

。这意味着

diff

是通过将

dist

空间乘以大于或等于1的数字而产生的线性空间。该sqrt是一个昂贵的操作。如果你不关心实际值，只关心排名，你可以忽略它。我在评论中看到一些关于你到底在问什么的困惑。我可以推荐标题“计算24位颜色之间的差异而不拆分为单独的RGB字节吗？”