有人知道以开尔文/摄氏度获取温度并返回 RGB 的算法吗？
就像在热像仪中一样。
我找到了一些链接：
http://www.brucelindbloom.com/index.html?Eqn_XYZ_to_T.html
http://www.fourmilab.ch/documents/specrend/specrend.c
但我不知道 XYZ 颜色是什么？
我只有摄氏温度..
我可以将其转换为任何温度温度转换公式
更新： 黑体颜色数据文件 我找到了这个..但是那些开尔文度是不可能的..我的意思是红色假设很热..那么为什么 8000k 是蓝色而 1000k 是红色......
最好的选择是使用带有GetPixel的图像：
private void UpdateTemp()
{
Bitmap temps = (Bitmap)Properties.Resources.temp;
if (curTemp >= 0)
{
int i = curTemp;
if (i < 0)
i = 0;
if (i > temps.Width-1)
i = temps.Width-1;
this.BackColor = temps.GetPixel(i, 10);
}
}
或者构建一个数组。资源
private static Color[] colors =
{
Color.FromArgb(155, 188, 255), // 40000
Color.FromArgb(155, 188, 255), // 39500
Color.FromArgb(155, 188, 255), // 39000
Color.FromArgb(155, 188, 255), // 38500
Color.FromArgb(156, 188, 255), // 38000
Color.FromArgb(156, 188, 255), // 37500
Color.FromArgb(156, 189, 255), // 37000
Color.FromArgb(156, 189, 255), // 36500
Color.FromArgb(156, 189, 255), // 36000
Color.FromArgb(157, 189, 255), // 35500
Color.FromArgb(157, 189, 255), // 35000
Color.FromArgb(157, 189, 255), // 34500
Color.FromArgb(157, 189, 255), // 34000
Color.FromArgb(157, 189, 255), // 33500
Color.FromArgb(158, 190, 255), // 33000
Color.FromArgb(158, 190, 255), // 32500
Color.FromArgb(158, 190, 255), // 32000
Color.FromArgb(158, 190, 255), // 31500
Color.FromArgb(159, 190, 255), // 31000
Color.FromArgb(159, 190, 255), // 30500
Color.FromArgb(159, 191, 255), // 30000
Color.FromArgb(159, 191, 255), // 29500
Color.FromArgb(160, 191, 255), // 29000
Color.FromArgb(160, 191, 255), // 28500
Color.FromArgb(160, 191, 255), // 28000
Color.FromArgb(161, 192, 255), // 27500
Color.FromArgb(161, 192, 255), // 27000
Color.FromArgb(161, 192, 255), // 26500
Color.FromArgb(162, 192, 255), // 26000
Color.FromArgb(162, 193, 255), // 25500
Color.FromArgb(163, 193, 255), // 25000
Color.FromArgb(163, 193, 255), // 24500
Color.FromArgb(163, 194, 255), // 24000
Color.FromArgb(164, 194, 255), // 23500
Color.FromArgb(164, 194, 255), // 23000
Color.FromArgb(165, 195, 255), // 22500
Color.FromArgb(166, 195, 255), // 22000
Color.FromArgb(166, 195, 255), // 21500
Color.FromArgb(167, 196, 255), // 21000
Color.FromArgb(168, 196, 255), // 20500
Color.FromArgb(168, 197, 255), // 20000
Color.FromArgb(169, 197, 255), // 19500
Color.FromArgb(170, 198, 255), // 19000
Color.FromArgb(171, 198, 255), // 18500
Color.FromArgb(172, 199, 255), // 18000
Color.FromArgb(173, 200, 255), // 17500
Color.FromArgb(174, 200, 255), // 17000
Color.FromArgb(175, 201, 255), // 16500
Color.FromArgb(176, 202, 255), // 16000
Color.FromArgb(177, 203, 255), // 15500
Color.FromArgb(179, 204, 255), // 15000
Color.FromArgb(180, 205, 255), // 14500
Color.FromArgb(182, 206, 255), // 14000
Color.FromArgb(184, 207, 255), // 13500
Color.FromArgb(186, 208, 255), // 13000
Color.FromArgb(188, 210, 255), // 12500
Color.FromArgb(191, 211, 255), // 12000
Color.FromArgb(193, 213, 255), // 11500
Color.FromArgb(196, 215, 255), // 11000
Color.FromArgb(200, 217, 255), // 10500
Color.FromArgb(204, 219, 255), // 10000
Color.FromArgb(208, 222, 255), // 9500
Color.FromArgb(214, 225, 255), // 9000
Color.FromArgb(220, 229, 255), // 8500
Color.FromArgb(227, 233, 255), // 8000
Color.FromArgb(235, 238, 255), // 7500
Color.FromArgb(245, 243, 255), // 7000
Color.FromArgb(255, 249, 253), // 6500
Color.FromArgb(255, 243, 239), // 6000
Color.FromArgb(255, 236, 224), // 5500
Color.FromArgb(255, 228, 206), // 5000
Color.FromArgb(255, 219, 186), // 4500
Color.FromArgb(255, 209, 163), // 4000
Color.FromArgb(255, 196, 137), // 3500
Color.FromArgb(255, 180, 107), // 3000
Color.FromArgb(255, 161, 72), // 2500
Color.FromArgb(255, 137, 18), // 2000
Color.FromArgb(255, 109, 0), // 1500
Color.FromArgb(255, 51, 0), // 1000
};
我意识到这是一个两年前的话题，但我也遇到了同样的困境。
我从颜色表中获取数据，并在 Python 中使用 Numpy.polyfit 应用了分段 5 阶多项式拟合。从这些系数中，我能够想出下面的 C# 函数。拟合的 R 平方值接近或超过 0.999。它在其大部分领域的误差小于 0.01%，但确实有几个点接近 3%。不过，对于大多数情况应该足够好。
private Color blackBodyColor(double temp)
{
float x = (float)(temp / 1000.0);
float x2 = x * x;
float x3 = x2 * x;
float x4 = x3 * x;
float x5 = x4 * x;
float R, G, B = 0f;
// red
if (temp <= 6600)
R = 1f;
else
R = 0.0002889f * x5 - 0.01258f * x4 + 0.2148f * x3 - 1.776f * x2 + 6.907f * x - 8.723f;
// green
if (temp <= 6600)
G = -4.593e-05f * x5 + 0.001424f * x4 - 0.01489f * x3 + 0.0498f * x2 + 0.1669f * x - 0.1653f;
else
G = -1.308e-07f * x5 + 1.745e-05f * x4 - 0.0009116f * x3 + 0.02348f * x2 - 0.3048f * x + 2.159f;
// blue
if (temp <= 2000f)
B = 0f;
else if (temp < 6600f)
B = 1.764e-05f * x5 + 0.0003575f * x4 - 0.01554f * x3 + 0.1549f * x2 - 0.3682f * x + 0.2386f;
else
B = 1f;
return Color.FromScRgb(1f, R, G, B);
}
如果你做对了，你正在寻找关于XYZ 颜色空间的理论背景
色温基于从仅根据其温度发光的物体（理论上，“理想黑体”）发出的光的实际颜色。
这种光源的一些例子：如果你有一个发红光的电炉元件，它可能在 1000K 左右。普通白炽灯泡灯丝约为 2700K，太阳约为 5700K。这三个都是“黑体”的近似值；它们会根据实际温度发出特定光谱。
许多人造光源实际上并不是它们发出的光的“温度”（它们的光谱通常也不是黑体光谱......）。相反，它们的“温度”等级是理论上黑体必须达到的温度才能发出那种颜色的光。还有一些颜色是黑体无法产生的：与看起来更“自然”的黑体照明相比，光线偏绿或偏紫。
正如其中一条评论中提到的，您可能正在考虑的那种热像仪显示器都是假彩色的。在伪彩色显示器中，选择颜色只是为了方便：因此，对于热像仪，他们可能会选择看起来“热”的红色表示暖色，选择“冷色”的蓝色表示冷。但是，他们可以轻松地选择从黑色到白色或紫红色到绿色的范围。
因为假色显示是任意的，如果你想估计温度，你真的需要检查特定图像或系统的颜色键（为此，科学图像通常应该有某种颜色键）。如果您没有颜色键，也没有关于如何生成图像的文档，那么您就不走运了。
当温度 > 10000 K 时，上述函数高估红色。当温度 > 14000 时，颜色变为紫色。我用 7 阶多项式重新拟合了数据。的系数应为：
def temp_to_rgb(temp):
t = temp/1000.
# calculate red
if t < 6.527:
red = 1.0
else:
coeffs = [ 4.93596077e+00, -1.29917429e+00,
1.64810386e-01, -1.16449912e-02,
4.86540872e-04, -1.19453511e-05,
1.59255189e-07, -8.89357601e-10]
tt = min(t,40)
red = poly(coeffs,tt)
red = max(red,0)
red = min(red,1)
# calcuate green
if t < 0.85:
green = 0.0
elif t < 6.6:
coeffs = [ -4.95931720e-01, 1.08442658e+00,
-9.17444217e-01, 4.94501179e-01,
-1.48487675e-01, 2.49910386e-02,
-2.21528530e-03, 8.06118266e-05]
green = poly(coeffs,t)
else:
coeffs = [ 3.06119745e+00, -6.76337896e-01,
8.28276286e-02, -5.72828699e-03,
2.35931130e-04, -5.73391101e-06,
7.58711054e-08, -4.21266737e-10]
tt = min(t,40)
green = poly(coeffs,tt)
green = max(green,0)
green = min(green,1)
# calculate blue
if t < 1.9:
blue = 0.0
elif t < 6.6:
coeffs = [ 4.93997706e-01, -8.59349314e-01,
5.45514949e-01, -1.81694167e-01,
4.16704799e-02, -6.01602324e-03,
4.80731598e-04, -1.61366693e-05]
blue = poly(coeffs,t)
else:
blue = 1.0
blue = max(blue,0)
blue = min(blue,1)
return (red,green,blue)
这里 poly(coeffs,x) = coeffs[0] + coeffs[1]*x + coeffs[2]*x**2 + ...
抱歉，我不熟悉 C#，但您可以轻松阅读代码。
大多数情况下误差在 0.5% 以内，红色在 temp = 6600 K 时最多误差在 1.2% 以内。这里采用高阶多项式，因此红色和绿色必须在 temp > 40000 K 时保持恒定，否则会发生奇怪的事情。