Colorspacious 开源项目教程

Colorspacious 开源项目教程

1. 项目介绍

Colorspacious 是一个功能强大、准确且易于使用的 Python 库，用于执行颜色空间转换。它不仅支持最常见的标准颜色空间（如 sRGB、XYZ、xyY、CIELab、CIELCh），还提供了以下高级功能：

• 色觉缺陷模拟：使用 Machado 等人在 2009 年提出的方法进行色觉缺陷（“色盲”）模拟。
• CIECAM02 实现：完整的 CIECAM02 实现。
• CAM02-UCS / CAM02-LCD / CAM02-SCD 空间：基于 Luo 等人在 2006 年提出的感知均匀颜色空间。

2. 项目快速启动

安装

首先，使用 pip 安装 Colorspacious：

pip install colorspacious

快速使用

以下是一个简单的示例，展示如何将 sRGB 颜色值转换为 CAM02-UCS 颜色空间：

from colorspacious import cspace_convert

# 将 sRGB 颜色值 [64, 128, 255] 转换为 CAM02-UCS J'a'b' 坐标
Jp, ap, bp = cspace_convert([64, 128, 255], "sRGB255", "CAM02-UCS")

print(f"CAM02-UCS 坐标: J'={Jp}, a'={ap}, b'={bp}")

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

色觉缺陷模拟

Colorspacious 可以用于模拟色觉缺陷，帮助开发者在设计过程中考虑色盲用户的需求。例如，模拟红绿色盲：

from colorspacious import cspace_convert, cvd_simulation

# 原始颜色
original_color = [64, 128, 255]

# 模拟红绿色盲
simulated_color = cvd_simulation.make_cvd_transformer(severity=1.0, cvd_type="deuteranomaly")(original_color)

print(f"模拟后的颜色: {simulated_color}")

最佳实践

• 批量转换：使用 NumPy 数组进行批量颜色转换，适用于图像处理等场景。
• 自定义颜色空间：根据项目需求，自定义颜色空间转换路径。

4. 典型生态项目

Colorspacious 可以与其他 Python 颜色处理库结合使用，扩展其功能。以下是一些典型的生态项目：

• Colour：一个全面的色彩科学库，支持多种颜色空间和色彩理论计算。
• Colormath：一个简单的颜色数学库，支持基本的颜色空间转换和颜色差异计算。
• CIECAM02：一个专门用于 CIECAM02 颜色外观模型的库。

通过结合这些项目，开发者可以构建更复杂和强大的颜色处理应用。