Java 计数“；redish/蓝色/绿色……”；图像中的颜色

我正在研究一种能够计算蓝/红/黄/的数字的东西。。。图像中的像素。到目前为止，我已将此代码作为测试：

public class Main {

    /*
   Black: 0,0,0
   White: 255, 255, 255
   Red: 255, 0, 0
   Orange: 255, 127, 0
   Yellow: 255, 255, 0
   Green: 0, 255, 0
   Blue: 0, 0, 255
   Indigo: 111, 0, 255
   Violet: 143, 0, 255
    */

    static int blackCount = 0;
    static int whiteCount = 0;
    static int redCount = 0;
    static int orangeCount = 0;
    static int yellowCount = 0;
    static int greenCount = 0;
    static int blueCount = 0;
    static int indigoCount = 0;
    static int violetCount = 0;
    static int otherCount = 0;

    static int totalCount = 0;

    public static void main(String[] args) {
        try {

            String path = "src/colors.jpg";
            BufferedImage image = ImageIO.read(new File(path));
            int w = image.getWidth();
            int h = image.getHeight();
            for (int y = 0; y < h; y++) {
                for (int x = 0; x < w; x++) {
                    Color c = new Color(image.getRGB(x, y));
                    int red = c.getRed();
                    int green = c.getGreen();
                    int blue = c.getBlue();
                    countColor(red, green, blue);
                    totalCount++;
                }
            }

            printColors();

        } catch (Exception ex) {
            System.out.println(ex.getMessage());
        }
    }

    private static void countColor(int red, int green, int blue) {
        if (red == 0 && green == 0 && blue == 0) blackCount++;
        else if (red == 255 && green == 255 && blue == 255) whiteCount++;
        else if (red == 255 && green == 0 && blue == 0) redCount++;
        else if (red == 255 && green == 127 && blue == 0) orangeCount++;
        else if (red == 255 && green == 255 && blue == 0) yellowCount++;
        else if (red == 0 && green == 255 && blue == 0) greenCount++;
        else if (red == 0 && green == 0 && blue == 255) blueCount++;
        else if (red == 111 && green == 0 && blue == 255) indigoCount++;
        else if (red == 143 && green == 0 && blue == 255) violetCount++;
        else otherCount++;
    }

    private static void printColors() {
        System.out.println("Black: " + blackCount);
        System.out.println("White: " + whiteCount);
        System.out.println("Red: " + redCount);
        System.out.println("Orange: " + orangeCount);
        System.out.println("Yellow: " + yellowCount);
        System.out.println("Green: " + greenCount);
        System.out.println("Blue: " + blueCount);
        System.out.println("Indigo: " + indigoCount);
        System.out.println("Violet: " + violetCount);
        System.out.println("Other: " + otherCount);
        System.out.println("Total: " + totalCount);
    }

公共类主{
/*
黑色：0,0,0
白色：255，255，255
红色：255,0,0
橙色：255127,0
黄色：255，255，0
绿色：0，255，0
蓝色：0，0，255
靛蓝：111,0255
紫罗兰色：1430255
*/
静态整数黑计数=0；
静态int白计数=0；
静态整数redCount=0；
静态int-orangeCount=0；
静态计数=0；
静态整数绿计数=0；
静态整数蓝计数=0；
静态int indigoCount=0；
静态整数violetCount=0；
静态int otherCount=0；
静态整数totalCount=0；
公共静态void main（字符串[]args）{
试一试{
String path=“src/colors.jpg”；
buffereImage image=ImageIO.read（新文件（路径））；
int w=image.getWidth（）；
int h=image.getHeight（）；
对于（int y=0；y

但您可能会注意到问题…在RGB中，颜色“红色”定义为（255，0，0）。因此，包含大量红色的图像可能返回“0”，因为图像中使用的颜色是（254，0，0）而不是（255，0，0）

---

因此，我实际上不仅要计算纯红色像素，还要计算所有的“redish”像素。我认为有一种比编写一个疯狂的长if（red=255），if（red=254）更简单的方法来实现这一点……结构？

< P>我会试着确定三个常数中哪一个在你的颜色中更大。如果红色的量大于蓝色的量和绿色的量，你可能认为你的颜色是“rereDe”。 蓝色和绿色也是如此

但是，您可能需要考虑一些特殊情况：

• 当颜色为“浅灰色”时，即所有三个常量都相同时，你会怎么做
如果你考虑颜色（155, 154, 154）会发生什么？红色常数是最大的，但颜色仍然是灰色的。也许你应该说颜色是一个特定的颜色，当且仅当相关常数大于所有其他加上某个值时，

xkcd传达了一个非常有趣的信息。我建议您查看它，了解有关颜色如何工作的更多详细信息，它可能会给您一些关于哪些值构成颜色“redish”、“greenish”和“blueish”的信息结果非常有趣，但显示了许多有趣的情况，其中颜色检测非常重要。受性别、色盲和许多其他因素的影响，不同的人可以对颜色有不同的感知

此外，该调查还包括了许多颜色名称，以及可以使用的许多RGB常量。它还附带了颜色名称地图

---

我确实相信颜色是一个非常有趣的话题，但是它确实很复杂，在决定如何编写代码之前，您应该获得关于这个主题的尽可能多的信息。

与其检查红色、绿色或蓝色的特定值，不如检查范围 （你必须根据语法和计算来调整它——我不是Java程序员）

专用静态void countColor（整数红色、整数绿色、整数蓝色）{ 如果（红色==0&&绿色==0&&蓝色==0）blackCount++； 如果（红色！=0&&green==red&&blue==red）白计数++； 如果（红色！=0&&绿色==0&&蓝色==0）红色计数++； 如果（红色！=0和绿色==（红色/2）和蓝色==0）orangeCount++； 如果（红色！=0和绿色==红色和蓝色==0）yellowCount++； 如果（红色==0和绿色==！=0和蓝色==0）绿色计数++； 如果（红色==0&&绿色==0&&蓝色==！=0）blueCount++； 如果（红色==（蓝色/3）和绿色==0和蓝色！=0）靛蓝计数++； 否则，如果（红色==（蓝色/0.66）和绿色==0和蓝色=！=）violetCount++； else-otherCount++； }

---

如果这样做有效，它将检查与红色、绿色、蓝色、白色、黑色等色调匹配的颜色。

您可以将正在处理的像素转换为更方便的颜色模型，即

然后 private static void countColor(int red, int green, int blue) { if (red == 0 && green == 0 && blue == 0) blackCount++; else if (red !=0 && green == red && blue == red) whiteCount++; else if (red !=0 && green == 0 && blue == 0) redCount++; else if (red !=0 && green == (red/2) && blue == 0) orangeCount++; else if (red !=0 && green == red && blue == 0) yellowCount++; else if (red == 0 && green == !=0 && blue == 0) greenCount++; else if (red == 0 && green == 0 && blue == !=0) blueCount++; else if (red == (blue/3) && green == 0 && blue !=0) indigoCount++; else if (red == (blue/0.66) && green == 0 && blue == !=) violetCount++; else otherCount++; }