我正在寻找一种在两种颜色之间平滑过渡的通用算法。
例如，这张图片取自Wikipedia，显示了从橙色到蓝色的过渡。
当我尝试使用我的代码 (C++) 做同样的事情时，首先想到的是使用 HSV 颜色空间，但会出现令人讨厌的中间颜色。
实现这一目标的好方法是什么？似乎与降低对比度或使用不同的色彩空间有关？
【问题讨论】：
我过去做过很多这样的事情。可以通过许多不同的方式执行平滑，但他们可能在这里执行的方式是简单的线性方法。也就是说，对于每个 R、G 和 B 分量，他们只需计算出连接两点的“y = m*x + b”方程，并以此计算出它们之间的分量。
m[RED] = (ColorRight[RED] - ColorLeft[RED]) / PixelsWidthAttemptingToFillIn
m[GREEN] = (ColorRight[GREEN] - ColorLeft[GREEN]) / PixelsWidthAttemptingToFillIn
m[BLUE] = (ColorRight[BLUE] - ColorLeft[BLUE]) / PixelsWidthAttemptingToFillIn
b[RED] = ColorLeft[RED]
b[GREEN] = ColorLeft[GREEN]
b[BLUE] = ColorLeft[BLUE]
中间的任何新颜色现在都是：
NewCol[pixelXFromLeft][RED] = m[RED] * pixelXFromLeft + ColorLeft[RED]
NewCol[pixelXFromLeft][GREEN] = m[GREEN] * pixelXFromLeft + ColorLeft[GREEN]
NewCol[pixelXFromLeft][BLUE] = m[BLUE] * pixelXFromLeft + ColorLeft[BLUE]
有许多数学方法可以创建过渡，我们真正想做的是了解您真正希望看到的过渡。如果您想从上面的图像中看到确切的过渡，则值得查看该图像的颜色值。我及时编写了一个程序来查看这些图像并以图形方式输出值。这是我的程序对上述伪彩色比例的输出。
根据查看图表，它比我上面所说的线性更复杂。蓝色部分看起来大部分是线性的，红色可以模拟为线性，但是绿色看起来有更圆的形状。我们可以对果岭进行数学分析，以更好地理解它的数学函数，并使用它来代替。您可能会发现，在 0 到 ~70 像素之间增加斜率并在 70 像素之后线性减小斜率的线性插值就足够了。
如果您查看屏幕底部，该程序会给出每个颜色分量的一些统计测量值，例如最小值、最大值和平均值，以及读取的图像宽度的像素数。
【讨论】：
HSV 色彩空间不是用于平滑过渡的非常好的色彩空间。这是因为h 值，色调，只是用来在“色轮”周围任意定义不同的颜色。这意味着如果您在方向盘上相距很远的两种颜色之间切换，您将不得不通过一堆其他颜色。一点都不流畅。
使用 RGB（或 CMYK）会更有意义。这些“分量”颜色空间可以更好地定义以实现平滑过渡，因为它们代表了颜色需要的每个“分量”的多少。
每个组件值 R、G 和 B 的线性过渡（请参阅 @trumpetlicks 答案）应该看起来“相当不错”。任何超过“相当好”的东西都需要一个实际的人来调整这些值，因为我们的眼睛如何感知不同颜色组中的颜色值存在差异和不对称性，这些颜色值在 RBG 或 CMYK（或任何标准）中都没有表示.
维基百科图像使用 Photoshop 使用的算法。不幸的是，该算法尚未公开。
【讨论】：
对 R、G、B 值进行简单的线性插值即可。
trumpetlicks has shown您使用的图像不是纯线性插值。但我认为插值会给你你正在寻找的效果。下面我展示了一个顶部带有线性插值的图像，底部是您的原始图像。
这是生成它的 (Python) 代码：
for y in range(height/2):
for x in range(width):
p = x / float(width - 1)
r = int((1.0-p) * r1 + p * r2 + 0.5)
g = int((1.0-p) * g1 + p * g2 + 0.5)
b = int((1.0-p) * b1 + p * b2 + 0.5)
pix[x,y] = (r,g,b)
【讨论】：
r1、r2 ..etc
在我看来，使用 RGB 值创建渐变会更容易。您应该首先根据渐变的宽度计算每个值的颜色变化。需要对 R、G 和 B 值执行以下伪代码。
if (redValue1 == redValue2) {
redDifference = 0
} else {
redDifference = absoluteValue(redValue1 - redValue2) / widthOfGradient
}
if (redValue1 > redValue2) {
redDifference *= -1
}
然后您可以使用这些值渲染每个像素，如下所示：
for (int i = 0; i < widthOfGradient; i++) {
int r = round(redValue1 + (i * redDifference))
// ...repeat for green and blue
drawLine(i, r, g, b)
}
我知道您指定您使用的是 C++，但我创建了一个 JSFiddle，以使用您的第一个渐变为例：http://jsfiddle.net/eumf7/
【讨论】：
我一直在研究这个以根据调色板构建algorithm that takes a grayscale image as input and colorises it artificially：
■■■■灰度输入■■■■输出■■■■■■■■■■■■■■■■
与许多其他解决方案一样，该算法使用线性插值来实现颜色之间的过渡。在您的示例中，应使用以下参数调用 smooth_color_transition()：
QImage input("gradient.jpg");
QVector<QColor> colors;
colors.push_back(QColor(242, 177, 103)); // orange
colors.push_back(QColor(124, 162, 248)); // blue-ish
QImage output = smooth_color_transition(input, colors);
output.save("output.jpg");
原始图像 VS 输出的比较如下：
可以在输出中观察到的视觉伪影已经存在于输入中（灰度）。输入图像在调整为 189x51 时出现这些伪像。
这是另一个使用更复杂的调色板创建的示例：
■■■■灰度输入■■■■输出■■■■■■■■■■■■■■■■
【讨论】：