Python 使用CMY和CMYK颜色模型

CMY和CMYK颜色模型是印刷和图形设计中使用的减法颜色模型。在Python中，我们可以使用各种库和工具来处理这些颜色模型。让我们详细了解每个颜色模型。

CMY颜色模型

CMY颜色模型，也称为减法颜色模型，是一种用于混合颜色的系统，常用于印刷、绘画和图形设计等各种应用中。CMY代表青色、洋红色和黄色，这些颜色是该模型中的主要颜色。

在CMY颜色模型中，通过从白光中去除不同量的青色、洋红色和黄色颜料来创建颜色。每种颜料的存在越多，它吸收的光越多，这导致了不同颜色的感知。以下是CMY模型中每个主色的详细解释。

青色（C） - 青色是一种蓝绿色。它吸收红光，只允许绿光和蓝光反射，这赋予了它其特色颜色。
洋红色（M） - 洋红色是一种紫红色。它吸收绿光，只允许红光和蓝光反射，这赋予了它其特色颜色。
黄色（Y） - 黄色是一种明亮的颜色。它吸收蓝光，只允许红光和绿光反射，这赋予了它其特色颜色。

CMY模型

使用CMY模型创建不同的颜色时，根据需要以不同比例混合三种主色。以下是CMY颜色模型中颜色混合的工作原理。

混合青色和洋红色颜料会吸收红光和绿光，导致感知蓝光。这种混合会产生蓝色的不同色调。
混合青色和黄色颜料会吸收红光和蓝光，导致感知绿光。这种混合会产生绿色的不同色调。
混合洋红色和黄色颜料会吸收绿光和蓝光，导致感知红光。这种混合会产生红色的不同色调。
将三种主色青色、洋红色和黄色以相等的比例混合，会吸收红光、绿光和蓝光这三种主要光线，导致反射光的缺失，呈现为黑色。

在CMY颜色模型中，三种主色青色、洋红色和黄色全都不存在代表白色。这与加法颜色模型RGB相反，其中三种主色红色、绿色和蓝色全都不存在代表黑色。

要在Python中使用CMY颜色模型，可以使用PIL（Python Imaging Library）或matplotlib等库。这些库提供了创建图像、设置像素值、检索颜色信息以及使用CMY颜色模型执行各种操作的功能。

示例

在这个例子中，我们使用一个包含三个值的元组（0.5，0.2，0.5）来定义CMY颜色，分别代表青色、洋红色和黄色成分。我们使用 plt.subplots() 创建一个图形，并使用给定的CMY颜色添加一个矩形补丁 fc=cmy_color 。第一行 ax.set_aspect(‘equal’) 确保绘图的长宽比保持不变，显示一个正方形形状。

import matplotlib.pyplot as plt
# CMY color model
cmy_color = (0.5, 0.2, 0.5)  # CMY values range from 0 to 1
# Create a figure with a colored rectangle
fig, ax = plt.subplots()
ax.add_patch(plt.Rectangle((0, 0), 1, 1, fc=cmy_color, ec='black'))
ax.set_aspect('equal')  # Set aspect ratio to maintain square shape
# Display the figure
plt.show()

输出

Python 使用CMY和CMYK颜色模型

CMYK颜色模型

CMYK颜色模型也是一种用于印刷和图形设计的减色模型。CMYK代表青色、洋红色、黄色和黑色。CMYK模型通过从白色背景中减去不同量的墨水或颜料来生成颜色。

CMYK颜色模型使用百分比系统，每个组成部分由值从0到100表示。值为0表示没有墨水或颜料，而值为100表示该组分的最大墨水或颜料量。例如，纯青色将表示为（100, 0, 0, 0），表示100％的青色和0％的洋红色、黄色和黑色。以下是CMYK模型中每个主色的详细解释。

青色 −青色表示青色墨水的强度。它吸收红光并反射绿光和蓝光。青色较高的级别会产生更强烈的蓝色和绿色。
洋红色 −洋红色表示品红墨水的强度。它吸收绿光并反射红光和蓝光。更高水平的洋红色会产生更强烈的红色和紫色。
黄色 −黄色表示黄色墨水的强度。它吸收蓝光并反射红光和绿光。更高水平的黄色会产生鲜艳的黄色和橙色。
关键（黑色） −关键表示黑色墨水的强度。黑色组分加入到CMY墨水中，以获得更好的对比度、改善阴影细节和更精确地再现深色。

示例

在此示例中，使用 mcolors.to_rgb() 将CMYK值（0.3、0.6、0.5、0.8）转换为与matplotlib库可用的RGB等效值。然后，使用matplotlib中的 plt.subplots() 函数创建一个图形和轴。

使用 plt.Rectangle() 创建一个矩形补丁，将其 facecolor 参数设置为CMYK颜色。使用 ax.add_patch() 将矩形添加到轴上，并将轴限制设置为（0，1），以确保整个矩形可见。纵横比设置为’equal’，以保持图的正方形形状。最后，使用 plt.show() 显示绘图。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors as mcolors
# Create a CMYK color
cmyk_color = mcolors.to_rgb((0.3, 0.6, 0.5, 0.8))  # CMYK values range from 0 to 1
# Create a figure and axes
fig, ax = plt.subplots()
# Draw a rectangle filled with the CMYK color
rectangle = plt.Rectangle((0.2, 0.2), 0.6, 0.6, facecolor=cmyk_color)
ax.add_patch(rectangle)
# Set the axis limits
ax.set_xlim(0, 1)
ax.set_ylim(0, 1)
# Set the aspect ratio
ax.set_aspect('equal')
# Show the plot
plt.show()