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Cores intermediárias nos espaços de cores RGB, HSL e HSV

Um script em PHP com uma classe para o cálculo dos valores RGB/HSL/HSV das n cores intermediárias, determinando uma escala de cor, uma paleta, entre as duas cores dadas.

Algoritmo

Para n cores intermediárias, com i variando de 1 a n, o valor de cada cor intermediária entre a e b, é dado pela equação de interpolação linear:

V = a + (b - a) * i / (n + 1)

Observações:

  1. Nos espaços de cores HSL e HSV, a matiz é numericamente ordenada em um círculo de 360°, o qual permite uma continuidade do deslocamento do 360° ao 0°. Deste modo, a escala intermediária pode naturalmente transpor o fim dos 360 graus, tornando-se o grau zero, para dar continuidade na sequência. Diferentemente da escala do espaço RGB, a qual é uma reta finita 0-255, onde a equação acima serve sem adaptações.

  2. As funções para HSL e HSV adotam a menor circunferência, a menor distância entre a e b, como percurso da escala de cor.

👉 O exemplo do uso desta classe utiliza também a classe que foi publicada em Conversão de espaço de cores RGB-HSL-HSV

Exemplo de uma paleta

O gráfico da projeção de 11 cores intermediárias, entre o magenta e o amarelo, para cada espaço de cor:

Paleta de Cores

Espaços de cor

O espaço de cor red/green/blue, ou, vermelho/verde/azul, é um sistema de colorimetria para dimensionar uma cor pela combinação das quantidades destas três cores primárias. Cada cor primária tem um valor o qual pode variar em uma escala de zero (completamente enegrecida) à 255 (completamente pura). As cores primárias são aditivas, quando todas as cores estão no 0, o resultado é preto, quando todas estão em 255, o resultado é branco, e quando todos os valores forem iguais, o resultado é cinza.

O espaço de cor hue/saturation/lightness, ou, matiz/saturação/brilho, é um sistema de colorimetria para dimensionar uma cor por estas três propriedades. No HSL, o matiz é a cor pura numericamente ordenada em um círculo de cores de 360°. A saturação é o grau de pureza da cor pela mesclagem do matiz com a cor cinza, em uma escala de 0% (cinza) à 100% (pura). O brilho é a claridade da cor graduada do completamente enegrecido em 0% ao completamente embranquecido em 100%, deste modo, a cor pura está em 50% do brilho.

O espaço de cor hue/saturation/value, ou, matiz/saturação/valor, é um sistema de colorimetria para dimensionar uma cor por estas três propriedades. No HSV, o matiz é a cor pura numericamente ordenada em um círculo de cores de 360°. A saturação é o grau de pureza da cor pela mesclagem do matiz com a cor branca, em uma escala de 0% (branco) à 100% (pura). O valor é a claridade da cor graduada do completamente enegrecido em 0% ao completamente puro em 100%, deste modo, a cor pura está em 100% do valor.

Referências

  • C++ - Numerics library - std::lerp. C++ Reference: C++98, C++03, C++11, C++14, C++17, C++20. October 3, 2020. Disponível em: https://en.cppreference.com/w/cpp/numeric/lerp

  • FORD, A.; ROBERTS, A. Colour Space Conversions. August 11, 1998. Disponível em: http://poynton.ca/PDFs/coloureq.pdf

  • IBRAHEEM, N. A.; HASAN, M. M.; KHAN, R. Z.; MISHRA, P. K. Understanding Color Models: A Review. ARPN Journal of Science and Technology. vol. 2, no. 3, pp. 265-275. April 2012.

  • MALACARA, D. Color Vision and Colorimetry: Theory and Applications, 2nd ed. SPIE. Bellingham, Washington, USA, 2011.

  • OHTA, N.; ROBERTSON, A. R. Colorimetry: Fundamentals and Applications. John Wiley & Sons Ltd, 2005.

  • SCHANDA, J. Colorimetry: Understanding the CIE System. Wiley, 2007.

  • SHEVELL, S. K. The Science of Color, Second Edition. Optical Society of America. Elsevier, 2003.

  • SMITH, A. R. Color Gamut Transform Pairs. Technical Memo No 7, Computer Graphics Lab, New York Institute of Technology, Jul 1978, issued as tutorial notes at SIGGRAPHs 78-82. Disponível em: http://alvyray.com/Papers/CG/color78.pdf

  • Standard C++ Foundation. ISO/IEC JTC1 SC22 WG21 N4860. Programming Languages - C++. 2020-03-31. Disponível em: https://isocpp.org/files/papers/N4860.pdf

  • WALDMAN, N. Math behind colorspace conversions, RGB-HSL. May 8, 2013. Disponível em: http://www.niwa.nu/2013/05/math-behind-colorspace-conversions-rgb-hsl/

  • WARE, C. Information Visualization: Perception for Design, Fourth Edition. Morgan Kaufmann, Elsevier, 2021.