Floating point 从0.0-1.0间隔转换时，为什么需要将RGB值乘以256而不是255？

我在这个问题上读到了关于舍入的技巧。

在0到1的范围内有一个浮点数，您希望将其映射到0-255的字节整数范围。所以你把0-1乘以255f，然后把这个数字转换成一个字节。因为所有的转换都只是浮点数的小数部分，所以需要一种方法使浮点数达到小数部分，当浮点数达到小数部分时，它将达到所需的四舍五入结果

我的想法是在转换成字节之前只添加0.5f

然而，我在我链接的页面上发现了一些我不理解的新东西。他将0-1映射到256，这将以某种方式获得一个四舍五入的结果

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我测试了这些值，看看它是否有效，看起来确实有效。我只是不明白为什么。有人能给我一个证据吗？

这是一个特殊的例子。如果你只有两种颜色，黑色和白色，你可以看到最简单的解释。因此，很容易看出，必须将间隔0-1除以2

这可以通过将间隔乘以稍微少一点的除法数并截断结果来轻松实现。这也是随机数生成器返回值>=0和<1.0以获得概率相等的值的原因

因此，在本例中，使用value=floorf（1.9999*x）得到正确的结果

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问题是，虽然颜色索引以数字1结尾，但实际上有两种颜色（0和1），因此间隔必须除以2。因此，对于256色（0-255），需要除以数字256。人们可能会注意到0也是一个有效值，并且必须正确映射。

这是一种特殊情况。如果你只有两种颜色，黑色和白色，你可以看到最简单的解释。因此，很容易看出，必须将间隔0-1除以2

这可以通过将间隔乘以稍微少一点的除法数并截断结果来轻松实现。这也是随机数生成器返回值>=0和<1.0以获得概率相等的值的原因

因此，在本例中，使用value=floorf（1.9999*x）得到正确的结果

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问题是，虽然颜色索引以数字1结尾，但实际上有两种颜色（0和1），因此间隔必须除以2。因此，对于256色（0-255），需要除以数字256。人们可能会注意到0也是一个有效值，必须正确映射。

简单地说，如果你用整数“0，1，2，3”表示颜色，你需要选择一些东西作为你的0.5大小写。如果你选择1，你会得到0.0，0.5，0.75，1.0。如果你选择2，你会得到0.0,0,25,0.5,1.0。没有办法使这些间隔相等，但整数颜色不能有小数。唯一的解决方案是完全消除0.5的情况，并使用偶数间隔0.333 0.666，但他们选择不这样做。所以颜色127/255当前的计算结果是0.5，而不是0.498，因为它是128/256。不幸的是，在分子和分母中添加1会导致颜色0被解释为1/256，而不是0/255。简单地说，如果您用整数“0，1，2，3”表示颜色，您需要选择一些东西作为0.5的大小写。如果你选择1，你会得到0.0，0.5，0.75，1.0。如果你选择2，你会得到0.0,0,25,0.5,1.0。没有办法使这些间隔相等，但整数颜色不能有小数。唯一的解决方案是完全消除0.5的情况，并使用偶数间隔0.333 0.666，但他们选择不这样做。所以颜色127/255当前的计算结果是0.5，而不是0.498，因为它是128/256。不幸的是，在分子和分母中加1会导致颜色0被解释为1/256而不是0/255

我的陈述是事实性的，而且是主题性的。如果有人对答案有疑问，试着发表评论，而不是否决投票。我的陈述是真实的，而且是主题性的。如果有人对答案有疑问，试着发表评论而不是否决投票。