### RGB颜色对照表及相关资料
在IT领域中，RGB颜色模型是一种基于加色法的颜色表示方法，通过红（R）、绿（G）、蓝（B）三个基本颜色的不同强度组合来生成各种颜色[^2]。以下是部分常见的RGB颜色及其对应的十六进制代码和数值：
| 颜色名称 | 英文名 | 十六进制代码 | 数值 (R,G,B) |
|----------------|--------------------|------------------|-----------------|
| 浅粉色 | LightPink | #FFB6C1 | (255, 182, 193) |
| 粉色 | Pink | #FFC0CB | (255, 192, 203) |
| 赭石红 | Crimson | #DC143C | (220, 20, 60) |
| 淡紫罗兰红 | PaleVioletRed | #DB7093 | (219, 112, 147) |
| 热粉红 | HotPink | #FF69B4 | (255, 105, 180) |
| 深粉红 | DeepPink | #FF1493 | (255, 20, 147) |
| 中等紫罗兰红 | MediumVioletRed | #C71585 | (199, 21, 133) |
| 康乃馨 | Orchid | #DA70D6 | (218, 112, 214) |
以上表格中的数据来源于一份关于RGB颜色对照表的文档[^1]。
如果需要更详细的RGB颜色对照表，可以参考在线资源或者相关书籍。通常情况下，在Web开发或UI设计中，开发者会使用十六进制代码来定义颜色，而在图形处理库（如OpenCV、PIL等）中，则更多地采用(R,G,B)的形式来操作像素值[^4]。
对于程序化获取RGB颜色信息的情况，下面是一个简单的Python脚本示例，用于提取图像中的主要颜色并打印其RGB值：
```python
from PIL import Image
import numpy as np
def extract_colors(image_path, top_n=5):
img = Image.open(image_path).convert('RGB')
pixels = list(img.getdata())
colors = {}
for pixel in pixels:
key = f"{pixel[0]}-{pixel[1]}-{pixel[2]}"
if key not in colors:
colors[key] = 0
colors[key] += 1
sorted_colors = sorted(colors.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True)[:top_n]
result = []
for color, count in sorted_colors:
r, g, b = map(int, color.split('-'))
result.append(((r,g,b), count))
return result
colors_info = extract_colors('example.jpg', top_n=5)
for rgb_value, frequency in colors_info:
print(f"Color {rgb_value} appears {frequency} times.")
```
此代码片段展示了如何从指定图片文件`example.jpg`中提取前五种最常见的颜色，并输出它们各自的RGB值及出现频率。
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