推荐开源项目:nearest-color - 精确找寻相近颜色
2024-05-20 20:48:27作者:牧宁李
在设计或开发过程中,我们常常需要在预定义的颜色列表中找到与目标颜色最接近的色彩。为此,我们向您推荐一个非常实用的JavaScript库——nearest-color。这个小巧但强大的工具能帮您轻松解决这一问题。
1、项目介绍
nearest-color 是一款能够从预先定义的颜色集合中,查找并返回与给定颜色最为接近的颜色值的库。它采用了一种简单的算法,即使在颜色列表较大的情况下也能保持高效的性能。通过这个库,您可以快速地将任何颜色转换为与其最接近的预设颜色,并获得相应的名称和距离信息。
2、项目技术分析
nearest-color 的核心在于“最近邻搜索”(Nearest Neighbor Search)问题,它将颜色视为3D空间中的点,其中R、G、B值作为坐标轴。对于任意输入颜色,该库会计算其与每个预定义颜色的欧几里得距离,从而找出最接近的匹配项。尽管使用了“朴素”的线性搜索方法,但在大多数实际应用中,这种方法足够快且占用空间小。
3、项目及技术应用场景
- 前端开发:在网页设计时,当用户选择的颜色不在预设颜色板上,可以自动为其推荐最接近的颜色。
- 图形界面:软件或应用程序中,如调色板功能,可帮助用户快速找到相似颜色。
- 数据分析:在处理大量颜色数据时,快速归类和匹配颜色。
- 游戏开发:用于角色或环境颜色的动态调整等。
4、项目特点
- 简单易用:API简洁明了,只需几行代码即可实现颜色匹配。
- 高效算法:使用线性搜索,无需额外的空间复杂度,性能稳定。
- 灵活扩展:可以根据需求自定义颜色集。
- 丰富输出:返回的结果不仅包括颜色名和值,还包括RGB值以及与输入颜色的距离,方便进一步处理。
示例使用:
const colors = {
red: '#f00',
yellow: '#ff0',
blue: '#00f'
};
const nearestColor = require('nearest-color').from(colors);
console.log(nearestColor('#800')); // 输出:{ name: 'red', value: '#f00', rgb: { r: 255, g: 0, b: 0 }, distance: 119 }
console.log(nearestColor('#ffe')); // 输出:{ name: 'yellow', value: '#ff0', rgb: { r: 255, g: 255, b: 0 }, distance: 238 }
总的来说,无论您是前端开发者还是图形设计师,nearest-color 都是一个值得信赖的助手,助您精确、便捷地处理颜色匹配任务。现在就尝试它,让您的颜色世界更加丰富多彩!
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Solidcam后处理文件下载与使用完全指南:提升CNC编程效率的必备资源 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
402
3.13 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
224
249
暂无简介
Dart
672
159
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
663
316
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
325
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.2 K
655
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
219