顏色區分度演算法

① 區分度怎麼計算

區分度的常用指標為D，取值在-1～1之間，值越大區分度越好。測量學家伊貝爾認為：
試題的區分度在0.4以上表明此題的區分度很好，
0.3～0.39表明此題的區分度較好，
0.2～0.29表明此題的區分度不太好需修改，
0.19以下表明此題的區分度不好應淘汰。
區分度的計算方法有兩種：鑒別指數法和相關系數法。 比較測驗總分高和總分低的兩組被試在項目通過率上的差別得來。
D=PH－P L
PH為高分組（即得分最高的27%）被試在該題上的通過率，PL為低分組（即得分最低的27%）被試在該題上的通過率 通過計算某一題目得分與測驗總得分或效標分數的相關系數來判定。相關越大，區分度越高。
（1）積差相關法。
當項目和試題總分都採用連續分數計分時，可用積差相關法來計算項目的區分度。用變數X表示學生在某項目 上的得分，用變數Y表示學生的測驗總分，其積差相關系數即可代表該項目的區分度值。
（2）點二列相關。
當項目以二分法計分、測驗成績以連續分數表示時，可用點二列相關公式計算區分度。

區分度和難度
難度和區分度都是相對的，是針對一定團體而言的（絕對的難度和區分度是不存在的）。一般說來，較難的項目對高水平的被試區分度高，較易的項目對水平低的被試區分度高，中等難度的項目對中等水平的被試區分度高。
這與中等難度的項目區分度最高的說法並不矛盾，因為對被試總體是較難或較易的項目，對水平高或水平低的被試便成了中等難度。由於人的多數心理特徵呈正態分布。
所以當需要把人作最大程度區分時，項目難度的分布也以正態為好，即特別難與特別容易的題目較少，接近中等難度的題目較多，而所有題目的平均難度為0.50。
什麼情況下區分度高呢？或者說什麼樣的題目才能最大限度地區分不同水平的人群？這就引出了試題項目評價的第二個指標：難度。
題目的難度過高，很少人能答對，大部分得分都很低；難度過低，很少人會答錯，分數分布在高分端。因而過難或過易的題目都不能很好地區分不同水平的個體。因而當題目的難度為中等時，區分度最高。
一個好的測驗中是不是要求所有題目都是中等難度？那高考、研究生入學考試這樣的高水平測試為何還有難度很大或很小的題目？這是因為在一個測驗中如果都是中等難度的題目，就又走向另一個極端，即對中等程度的人有最佳

② RGB函數計算公式：顏色值=（65536*blue)+（256*green)+(red)

65536是256的二次方,
RGB是以256進制的數字,也就是說R上的m相當於G上的256*m,相當於B上的256*256*m.
G上的n相當於B上的256*n.
所以你的數字好像寫錯了,應該是:
顏色值=（65536*Red)+（256*Green)+(Blue)

③ 顏色相似度求教..一個顏色可以分解成R,G,B三個值...那麼兩個顏色的R,G,B是通過怎麼樣計算得到它們的相似度

判斷兩色素顏色的相似度 演算法
在RGB顏色模型中,R,G,B三個分量相當於三位空間的x軸,y軸和z軸,這樣一來,判斷兩象素的相似度即計算兩個像素在RGB空間的距離(色差),代碼如下:Const int Distance=150; //設置閥值,小於Distance就可認定像素a和像素b相似
BOOL ColorComp(int ar,int ag,int ab,int br,int bg,int bb)
{
//通過HSV比較兩個子RGB的色差
//比較兩個RGB的色差
int absR=ar-br;
int absG=ag-bg;
int absB=ab-bb;
if(sqrt(absR*absR+absG*absG+absB*absB)<Distance)
return TRUE;
return FALSE;
}
如果覺得我的回答能對你有所幫助，就請採納我一下吧~ ^-^ 謝謝

④ ps裡面,顏色的飽和度是怎麼計算出來的

首先你要明白色彩的合成，我們知道任何色光可以由紅綠藍三種色光合成，在ps中用R，G，B表示，它們數值分別為0-255，數值越大表示，亮度越高。例：現在拿一個R,G,B數值舉例，R150，G50，B25。首先分析他的顏色，看到最低值B為25，所以R，G，B分別拿出25混合成白光，（白光由R，G，B，1:1:1混合而成）剩下R125，G25，由色相輪或經驗可知紅光加少量綠光混合橙紅色光，所以R150，G50，B25色光的顏色即為橙紅光混合一些白光的顏色。
1，色相，即給人直接的顏色感受，因為白光無色相，所以經過上面分解可知，R150，G50，B25的色相即為橙紅色。
2，飽和度，由色光其中參雜白光的多少決定，白光佔比越高，飽和度越低，顏色就越不鮮艷，給人發白發灰的感覺。佔比越低，飽和度越高，顏色就越鮮顏，沒有白光，飽和度就達到100%，只有白光，飽和度為0%由上面分解方法可知，當R,G,B其中一個值為0時，即無法合成白光時，飽和度達到100%，在上述例子中，R150，G50，B25，的顏色為橙紅光混合一些白光，因此飽和度小於100%，ps中計算方法為（R，G，B中最大值-R，G，B中最小值）/R，G，B中最大值。
3，明度，即色彩亮度，我們知道，R，G，B的比例決定了一個色彩的顏色（即色相，和飽和度）。拿上述R150，G50，B25例子來說，保證它的比例（即色相和飽和度不變情況下），增加/減小亮度的方法就是，R,G,B同時擴大/縮小，在本例中，由於ps中R，G，B最大數值是255，保證比例不變，達到最大的亮度，即把R150，G50，B25分別乘以1.7，得到R255，G85，B42.5。可以發現在R，G，B中，只要有一個數值達到255時，就達到此色彩最大亮度，ps中亮度計算方法為：R，G，B最大值/255·100%。
補充：色相由最大值和次大值分別減去最小值的比例決定，即除去可合成白光的成分後剩下部分的比例，根據該比例可以確定並用角度表示它在色相環的位置。因此色相實際是一個比值，如R127，G127（暗黃色）R255，G255（亮黃色），他們R：G都是1:1，合成都是黃色光，所以色相都是黃色，（60度）但是發光強度，即亮度不同，造成的視覺效果也不同，如同灰色其實也是白光，只是亮度是白色白光的一半，對比之下，才有了灰色。（夜晚在沒其他光源對比下，你手機顯示灰色圖片和調低手機亮度顯示白色圖片，你區分不出哪個灰哪個白）綜上所述，知道亮度，就知道最大值，知道飽和度，又知道最小值，知道色相，就知道最大值和次大值和最小值分別對應RGB 的哪一個，最後根據色相位置對應的比例確定最大值和次大值分別減去最小值的比例，從而解出RGB的大小。這樣知道一個HSB 就可以唯一解出對應的RGB，確定出一種色彩。
以下是僅改變其中一項數值的方法：
1，僅改變色相：改變次大值，並使其不大於最大值，不小於最小值，使色相在該原色與其他兩原色合成的間色內的60度范圍內變化。之後通過交換原色（rgb)所對應的最大值，次大值，最小值，使色相在360度范圍內轉換。
2，僅改變飽和度：（1）增大飽和度，將r,g,b數值同時減去一個值（減去的值的大小不超過r,g,b中最小的值），然後再將減完後的r,g,b的值同時擴大n倍，使r,g,b中最大的值等於原來r,g,b中最大值。（2）減小飽和度，將r,g,b的值同時縮小n倍，再同時加上一個值，使r,g,b中的最大值等於原來r,g,b中最大值。
3，僅改變明度：r,g,b同時擴大或縮小n倍。

⑤ rgb顏色表怎麼算的

RGB就是red green blue三原色相互搭配組成的顏色。每種顏色分為0-255，RGB 0,0,0就是黑的。255,255,255是白的。255,0,0紅色，0,255,0綠色，0,0,255藍色。其他顏色就是搭配出來的了。比如255,255,0，就是黃色。

⑥ 求顏色的關系演算法

三原色的組合啊，在美術范疇里三原色指；紅，黃，藍。這是任何顏色都調配不出來的。

紅+藍=紫

紅+黃=橙

藍+黃=綠

橙、綠、紫又稱為間色。

紅+橙=橘紅

黃+橙=橘黃

藍+綠=深綠

藍＋紫＝藍紫

黃＋綠＝淺綠

紅＋紫＝紫紅

著6種顏色稱為復色．理論上，等量三原色調和是黑色．

品紅：比大紅淺的紅色，常用作染色劑。

青：藍和綠中間的過渡色、或藍和綠摻和調成的顏色：赤橙黃綠~藍紫；類孔雀藍（綠）、松石藍（綠）、湖藍（綠）等。深綠色或淺藍色：～綠。～碧。～草。～苔。～苗。～菜。～蔥。～山綠水。雨過天~。

綠：藍和黃混合成的顏色，一般草和樹葉呈現這種顏色：～色。～葉。～燈。～化。～洲。～茶。～地。～茸茸。～水青山。

- -！ 其實顏色嘛，本質區別就在於看起來就不同，用文字表達怎麼會比直觀感覺更貼切呢？比如紅就是紅，形容一下紅黃有啥區別這個就難了……

⑦ 256位顏色與24位顏色，16位顏色什麼區別呢

1、不同的顏色。

單色點陣圖：黑白色。

16色點陣圖：彩色。

24色點陣圖：彩色。

265色點陣圖：彩色。

2、不同數量的顏色

單色點陣圖：由2種顏色組成。

16色點陣圖：由16種顏色組成。

24色點陣圖：由24種顏色組成。

256色點陣圖：由256色組成。

3、不同的顏色深度

單色點陣圖：單位。

16色點陣圖：4位。

24色點陣圖：真彩色。

256色點陣圖：8位。

顏色深度又稱顏色位，即點陣圖中每個點的顏色用多少位二進制位表示是一個重要的解析度指標。常用的有單色、CGA、BAI、VGA、DU、ZHI、DAO和真色。

16色比24色的顏色區分度大，265色比24色的顏色區分度大，16色和34色都可以很明顯地看出相鄰顏色之間的區別，但265色則需仔細觀察，才可以區分出。

(7)顏色區分度演算法擴展閱讀：

顏色深度

一種常用的點陣圖壓縮方法。從點陣圖中選擇最具代表性的顏色（通常不超過一種）來編譯顏色表，然後用顏色表的索引來表示圖片中的原始顏色。

這使得原始圖像具有明顯的有損性。適合壓縮後的彩色數較少的網頁圖形，不適合壓縮後的照片等彩色圖形。

在原有圖像編碼方法的基礎上，增加了像素的透明度信息。在圖形處理中，RGB顏色信息通常稱為紅通道、綠通道和藍通道，對應的透明度稱為Alpha通道。

大多數使用顏色表的點陣圖格式支持Alpha通道。

顏色深度的點陣圖8位或更多可以進一步分類根據位代表分別RGB三原色或CMYK四原色（有些還包括阿爾法通道），杜如點陣圖圖像也可以歸類為RGB，RGBX（沒有信息），RGBA，RGBA等等。

⑧ 計算2個顏色的相似度

請參考下面的演算法，類似於求方差

//調用示例MsgBox 顏色相似("fe3333","ff3333", 0.9)

Function 顏色相似(當前顏色, 對比顏色, 相似度)//相似度為0到1之間的數If 0<=相似度<=1 thenCall Plugin.Color.ColorToRGB(當前顏色, R1, G1, B1)Call Plugin.Color.ColorToRGB(對比顏色, R2, G2, B2)If abs(R1 - R2) < 255 * (1 - 相似度) and abs(G1 - G2) < 255 * (1 - 相似度) and abs(B1 - B2) < 255 * (1 - 相似度) Then 顏色相似 = "相似"Else 顏色相似 = "不相似"End IfElse 顏色相似 = "相似度出錯"End ifEnd Function

⑨ 求一個計算RGB顏色值的演算法,色差要盡量大，從黑色到白色之間可以計算出來100個以上顏色，盡量用C++

在RGB顏色模型下，要100個顏色設一個變數從0到0x1000000之間分成100遞增即可，顏色差值最大。

用javaapplet最簡演示，附圖。從黑到白100個顏色塊

=====

importjava.applet.Applet;

importjava.awt.Color;

importjava.awt.Graphics;

publicclassTestextendsApplet{

=1802199483736051124L;

publicintnum_of_colors;

@Override

publicvoidinit(){

num_of_colors=100;//如果要多可以設得更多

}

@Override

publicvoidpaint(Graphicsg){

introw_max=(int)Math.sqrt(num_of_colors);

intcol_w=getWidth()/row_max;

intx=0,y=0;

intcd=(int)(0x1000000L/num_of_colors);

intc=0;

for(intn=0;n<num_of_colors;n++){

g.setColor(newColor(c));

g.fillRect(x,y,col_w,col_w);

c+=cd;

if(n%row_max==0&&n>0){

x=0;

y+=col_w;

}elsex+=col_w;

}

}

}