獲得任意N個區分度最高的RGB顏色值是一個經典的問題，之前在做一些可視化的東西時需要解決這個問題。首先去網上找了一些方法，未果，於是想自己來搞，心里的想法是，先給出一個距離函數用來度量兩個RGB顏色值的區分度，然后再通過隨機和貪心的方式依次獲得N個顏色值。如果要這樣搞的話，距離函數的定義就非常關鍵了，這就避免不了要去看一些學術論文，想着就有點畏懼，又要查文獻、讀文獻，感覺要花好幾天時間。於是就先放下了，用隨機生成顏色的方法來解決，但是效果很不好。今天又認真的查了一些資料，發現10年前，已經有人在Stack Overflow上問過了，其中第二個回答很全面，獲贊最多，既給出了一些文獻研究，又在N比較小的情況下給出了一些簡單的解決方案。第一個回答的獲贊也不少，而且非常簡單，在這里，我就選了第一個回答用python實現了一下，其思路是先通過隨機的方式獲得N個區分度比較高的HLS顏色值，然后再將其轉換為RGB顏色，代碼如下所示（GitHub地址）。
import colorsys
import random
def get_n_hls_colors(num):
hls_colors = []
i = 0
step = 360.0 / num
while i < 360:
h = i
s = 90 + random.random() * 10
l = 50 + random.random() * 10
_hlsc = [h / 360.0, l / 100.0, s / 100.0]
hls_colors.append(_hlsc)
i += step
return hls_colors
def ncolors(num):
rgb_colors = []
if num < 1:
return rgb_colors
hls_colors = get_n_hls_colors(num)
for hlsc in hls_colors:
_r, _g, _b = colorsys.hls_to_rgb(hlsc[0], hlsc[1], hlsc[2])
r, g, b = [int(x * 255.0) for x in (_r, _g, _b)]
rgb_colors.append([r, g, b])
return rgb_colors
---------------------