2024-07-22 21:31 admin
迷彩色有很多种，它的主要成分为土黄色、绿色和棕色，用这几种颜色混合着去搭配，调配去个人想要的迷彩色即可。 调配复色涂料时，要选择性质相同的涂料相互调配，溶剂系统也应互溶，否则由于涂料的混溶性不好，会影响质量，甚至发生分层、析出或胶化现象，无法使用。 数码管颜色在日常生活中无处不在，从时钟显示屏到家用电视，我们都能看到它们的身影。然而，你是否曾想过，为什么不同的数码管采用了不同的颜色？这篇文章将深入探讨数码管颜色的技术和心理学原理。 在了解数码管颜色的心理学原理之前，让我们先来了解一下数码管颜色的技术背后。数码管通过改变荧光物质的化学成分和控制电压来实现不同的颜色效果。 最常见的数码管颜色包括红色、绿色和蓝色。红色数码管是由氮化镓物质发出的红光组成，绿色数码管则是通过磷化铟物质发出的绿光。至于蓝色数码管，它则是由磷化镓物质发出的蓝光。 除了这些主要的颜色之外，还有一些特殊的数码管颜色，如黄色、紫色和橙色。这些颜色是通过在荧光物质中添加不同的杂质来实现的。 数码管颜色不仅有技术上的考量，还涉及到心理学方面的因素。颜色在人类心理中具有重要的意义，会直接影响人们的情绪、注意力和行为。 红色是一种高能量和警示性很强的颜色，常被用于表示重要的警示信息。绿色则具有平和和和谐的特性，往往被用于表示正面的、安全的状态。蓝色是一种冷静和理性的颜色，常被用于表示技术性或科学性的设备。 黄色是一种明亮和欢快的颜色，常被用于表示积极的情绪或活动。紫色则是一种神秘和高贵的颜色，常被用于表示奢华和品质。橙色是一种充满活力和热情的颜色，常用于吸引人们的注意力。 在实际应用中，不同颜色的数码管经过精心选择和应用，可以起到不同的效果和作用。 红色数码管通常被用于表示紧急情况或警示信息，如火灾报警器和急救设备。绿色数码管常见于普通家居电器、娱乐设备和显示屏幕。蓝色数码管则常被用于科学仪器、车载仪表和工业设备。 黄色数码管常见于交通信号灯和报警指示灯，它的明亮和醒目使人们迅速反应和注意。紫色和橙色数码管则在特殊场合使用较多，如酒店大堂、奢华品牌展示和主题活动。 数码管颜色的选择和应用并非仅限于上述范围，还有很多其他因素和领域需要进一步研究。 比如，在数字显示领域，研究人员可以探索不同颜色对数字识别速度和准确性的影响。另外，对于超高清显示技术的研发，也需要深入研究更丰富的色彩空间和渐变效果。 此外，随着人工智能和虚拟现实技术的发展，数码管颜色的研究也将与用户体验和交互设计等领域相结合。 数码管颜色不仅涉及到技术层面，还与心理学因素紧密相关。红色、绿色和蓝色是最常见的数码管颜色，分别代表了警示、和谐和理性。此外，黄色、紫色和橙色等特殊颜色也有着不同的心理学意义。 在实际应用中，数码管颜色的选择要根据具体场景和需求。不同颜色的数码管可以在警示、普通家居、科学仪器和特殊场合等方面发挥不同的作用。 未来，数码管颜色的研究还有待进一步探索。数字识别、超高清显示和虚拟现实技术将成为数码管颜色研究的新方向。 区分方法： 将170伏的直流电压加在阴极和阳极之间，每一个阴极可以发出氖的的红橙色光。由于混合气体的不同，不同类型的数码管之间的颜色有所区别。 寿命较长的数码管在制造中加入了汞，减少了溅射，结果发出的光的颜色为蓝色或紫色调。在某些情况下，这些颜色被玻璃上的红色或橙色过滤涂层过滤。 先放结论： 胶片比数码颜色更加丰富吗？ 答案是：是的。但不完全是。 本文将从：输出精度，采样精度，图像处理三个方面来说说我自己的见解。可能有不准确的地方，仅供大家参考。 首先我们说下一个普遍的误区： “显示器普遍只有8bit，HDR也就10bit，更高的精度的照片最终并不能带来更细腻的色彩“ 乍一看确实挺有道理的，无论是印刷还是显示，照片精度也就8bit，10bit，你那么高精度有啥用呢？ 但事实真的是这样吗？ 当然不是。 原因在于人眼的精确度是远远达不到像素级别的。我们印刷时使用的300dpi的分辨率人眼就已经无法分辨单个点了。 而人眼对于颜色的识别更加的不精确，可以这么简单的理解，人眼看颜色是n个像素作为一个区域来进行识别的。 所以即使是8bit的显示器承载色彩也是可以高于8bit的；虽说显示器显示的是256个整数亮度，而你看到的并不一定就是整数亮度。 怎么理解呢？下面我们做一个思想实验。 假设我们有不限量的精度为1ml的量筒 我们如果想取1ml的水怎么做呢？ 这个很简单我们只需按刻度来取就行了。 那如果我们想取出0.5ml，能否取到呢？ 当然也是可以的，我们只需要把第一个量筒里的水倒入第二个空量筒内，并保证水平面平齐即可。做起来可能比较复杂，但是得到想要的结果并不难。 同理，我们还可以用3个量筒取到0.333...ml，四个量筒取到0.25ml。而且由于量筒数量不限，那么理论上我们最小精度可以达到1/n ml（n为量筒的数量）。 照片也是同理，如果说人眼对色彩的识别过程是一个函数： 假设人眼是将4个像素融合为一个区域，x为像素的某一通道的值，C为最终的色彩。 如果再简化一下，假设这个函数就是一个取平均数函数，那像量筒那个例子一样，我们人眼能识别出的最小颜色精度不是1，而是0.25。 如此一来，看似我一个通道只能显示256个色彩，但实则通过周围的n个像素融合之后的色彩远不止这些。 以上将多个像素作为一个区域处理的思想，也是很多后期算法的基本原理。 不过话说回来，人眼的视觉规律并没有这么简单，不会说给你几个像素一平均就完事儿了。而且人眼对于亮部，暗部，中灰部分的敏感程度是完全不同的，中灰部分可能辨别的色彩就要多一些。所以具体人眼是如何识别色彩的，还是请视觉或者图像处理的大神来解答吧。 这里我在PS里做了一个小实验。 下图是一张放大了270%的JPG图，这张图我通过这样的处理流程：减少38亮度--保存成JPG副本--打开JPG副本并增加38亮度--最终得到效果。 可以看右上角的直方图发现该图有很多色阶断层。 而原图的效果是下面这样的： 肉眼看二者几乎没有任何区别（不过仔细看还是能看出一些区别的，所以说是“几乎”；另外知乎图片压缩比较严重，你能看到的很多色块其实是知乎压缩导致，原图并没有这些现象）。 再放一张对比图，左边是处理过的效果，右边是原图。 可见人眼对于像素级别的变化并不怎么敏感，即使直方图上显示图像有色阶断层，你依然看不出色块，断层等问题。 有了上面两个实验的基础，我们可以得出一个很关键的结论。 在输出精度不变的情况下，你能看到颜色的多少取决于画面的面积。因为面积越大就能分成更多的区域，眼睛能识别出的颜色区域也就越多，色彩也就越丰富。 大家都知道数字图像是一个个离散的数据组成的。所以数字图像所能显示的色彩数量一定是有限个数。也就类似这样的： 而不是这种完全平滑的渐变： 如果我们使用8bit的图像，那么我们能够显示的色彩个数就是： ，也就是下图总共是16777216个不同颜色的格子组成的： 数码相机普遍精度为14bit，14bit的相机拍摄的照片能够记录的色彩个数是8bit的64倍。 但事实上数码相机并不一定只有14bit的精度，有些相机或摄影机可以达到16bit，甚至20bit以上，然后把数据压缩至较低位数，以减少储存空间的压力。然后在输出时在通过算法导出至8bit。 但是还记得我们上面所说的人眼的视觉原理吗。 8bit精度真的只能表现16777216个颜色吗？当然不是。 虽然经过压缩色深变小了，比如说16bit压缩到了14bit，但并不一定前者图像中包含的色彩就是后者的4倍。14bit的图片包含的色彩也未必真的就是8bit的64倍。高位数（高色深）的数据在压缩至低色深时依然能保留更多的细节。 这是为什么呢？ 我们再做一个如下的思想实验 假设我们有4个像素，这4个像素的红色通道的值分别为 ， ， ， ，且他们都是8bit的整型数据。根据我们上个部分说的人眼的视觉原理。人眼不能分辨出单个像素的色彩，所以我们把四个像素看作是一个区域，而这个区域的红色通道的平均值是 。 虽然 ， ， ， 均为整数，但是整个区域的平均值 并不是一个整数。这就意味着，假设现在有某个10bit的图像，他的某个区域的平均值为 时，它和8bit图像的观感看起来并没有什么不同。 那按照这样的方法4个8bit像素组成的区域最高可以表现多少种色彩呢？四个像素组成的区域最小精度是1/4，那我们换算成二进制可以用一个定点小数来表示，而整数部分是8位，那么加起来就是一个10bit数据： 同理，8个像素融合可以表示11bit的数据，16个像素融合可以表示12bit的数据...... 但是需要注意： 以上仅仅是思想实验，不代表实际算法。 以上仅仅是思想实验，不代表实际算法。 以上仅仅是思想实验，不代表实际算法。 综合上面的思想实验，相机所能记录的数据量越大当然越好了，色彩过渡也就越丰富。 一个极端的例子就是手机和相机对比，任何一款手机拍出的照片都不可能有全画幅照片一般色彩细腻，即使同样可以拍raw，同样最终要转为jpg，同样是8bit观看。在光线充足曝光正确的情况下或许差距不大，但是换个别的光线环境就会有肉眼可见的差距。 因此单个像素数据量更大，像素进光量，像素的阱容更大，色深更高，那么他在压缩后呈现出的色彩也就更多，哪怕是压缩到只有8bit。 另外，高像素拥有放大后的面积优势，所以色彩可以更为细腻。 所以理论上讲中画幅数码的色彩过渡应该更细腻，因为更大的画幅在单个sensor进光量相同的情况下可以拥有更多的像素。 视频的色彩层次往往不如照片，因为视频一般压缩比更大（这里说的是民用设备，顶级摄影机除外）。 不过以上结论未经过严谨的科学验证，所以我只说说我自己的经验仅供大家参考。 在相机评测机构Dxomark的实验里有一项衡量相机cmos的色彩表现的参数：Portrait（Color Depth），人像（色深）。比如，下面A7R4的色深是26bit。 不过Dxomark并没有明确说这项参数具体是如何测出来的，只是粗略的说是在摄影棚对潘通色卡拍摄做色彩分辨，也不知道这个色深26bit究竟是指的什么，仅仅知道是指相机能够分辨的色彩个数。但从数字上看基本可以佐证我的结论。 其他相机的参数大家有兴趣可以自己去官网上查 胶片属于模拟信号，没有精度属性。这也是胶片色彩和数码相比的优势所在。 但是不是说胶片的精度就是无限的呢？当然不是。 一个很明显的现象就是不同型号的胶片，使用相同的扫描流程，相同的分辨率。明显感觉有些胶片色彩更单薄，而有些色彩过渡更细腻看起来更厚重。 比如富士刚停产的Pro400H，色彩就很单薄，一股子数码味。很久以前拍过一卷但是印象不深只感觉颜色比较淡，前一阵子停产又拍了两卷，很多不知道的人都以为是数码拍的（因为图片被压缩的原因，甚至有人觉得是手机拍的）。 所以胶片的精度按理说也是有一个极限的。不然就是无限精度的胶片碾压数码了，这显然是不可能的，不然上图也不会有人看成是数码。 胶片负片会比数码的色彩更丰富吗？ （*由于负片和反转片属性略有区别，所以反转片单独讨论） 结论开头我们已经说了： 是，但不完全是。 胶片虽然理论上色彩精度是无限的，所以可以有更丰富的色彩，但是受限于自身信噪比，密度和冲扫工艺。所以色彩丰富度未必就能超越同规格的数码相机。 这里的同规格指的是全画幅胶片vs全画幅数码。 从上文的思想实验的结果我们也可以看出，除了色深这一参数外，影响色彩的还有面积，毕竟人眼是一个区域一个区域进行色彩识别的。结合上文输出精度部分我们所说的，画幅越大（往往像素也会更高）输出的面积也能够越大，色彩过渡也就更丰富。 所以全画幅之上，胶片依然有优势，因为中画幅数码至今也没有645以上的画幅。 大画幅就不用说了，数码没有（除了少数个人DIY的玩具） 但全画幅数码和胶片在色彩方面只能说是互有优劣，能不能谁稳赢谁就不好说了。毕竟也没有一个Dxomark一样的机构去测胶片极限能够识别多少bit的色彩。 另外从Dxomark的色深数据来看，最近几年随着cmos的技术不断进步，色深是不断增加的。前几年的数码相机可能在色彩上还比不过同规格的胶片，但是现在或许已经超越了胶片也说不定。 （5D III才24bit的色深，还不如大法的A6300和6500） 高端数字摄影机不在我们的讨论范畴，一般人也接触不到。 反转片属性特殊这里单独占个坑，回头补充。 后期处理时更能体现出高色深的优势。 毕竟高色深容纳更多的色彩，就会有更多的调色空间，调色时出现断层溢出的几率更少。 不过胶片的缺点是信噪比低，过度调色容易出现大量噪点。那是否胶片在调色方面不如数码了呢？ 答案是并非如此，胶片是模拟信号，只要冲扫处理工艺到位，就能够得到足够高精度（色深）的数字底片，依然可以通过数字调色技术调出丰富的色调。可以参考好莱坞的大量数字调色的胶片电影。 当然对于民用场景，未必有那么专业的冲扫工艺。但是可以增大画幅，用面积换取精度，所以中画幅以上在数字调色时也有不错的效果。 关于胶片质感，胶片色占个位置以后再补充吧 随缘更新中... 1胶片色彩科学与数码之间的差异 2冲印等后期工艺产生的色彩特性 这个坑太深每个单独的内容拿出来都能写一篇文章，随缘更吧（21.12.13） 现阶段高端数码和胶片色彩过渡可能不相上下（相同画幅），但中画幅以上胶片的色彩会更好。 不得不说这个问题是个深坑，很多内容已经超出我的知识范畴，所以以上内容可能有误，欢迎大家指出讨论。 不知道你说的是第几部的啊 数码暴龙机的颜色吗? 第三部三个人的数码暴龙机是代表光的三原色(红 绿 蓝) 第一部8个人的数码暴龙机颜色好像没什么区别吧 只是在进化的时候还是显出了一点颜色 徽章也有颜色的 大概... 橘红色是勇气 蓝色是友谊 红色是爱心 紫色是知识 绿色是纯真 灰色(带点白色)是诚实 黄色是希望 粉红色(带点白色)是光芒 应该是这个意思吧... 一般采用蒙板法轴承喷涂。先涂底色即苏清，然后有田公版纸或化学垫的花纹纸上面的数码迷彩网格，然后贴在模型表面再涂较浅的草绿颜色，草绿喷涂完后揭掉胶带，再涂棕褐色迷彩，最后涂深绿色迷彩。 没有色差校正的，只有选择白平衡，根据你的使用请款选择相应的白平衡，日光，阴天，还是白炽灯，另外自定义白平衡的使用方法，首先切换到自定义白平衡，然后用一块白纸或者干净的白布放在正常光线下，再用相机拍摄，相机就会更具测定的色温设定最正确的白平衡 错的地方重新调色，电脑程序重新开始 大的主橙黄色，托马的主蓝色色，淑乃的主粉色，郁人的主紫色 一般情况穿带领子的,比如衬衣。 1.如果你肤色白又是照彩色的那么就穿件淡色的外套；如果照黑白的就穿件稍深的。 2.如果你肤色黑又是照彩色的千万别穿黑色外套；如果照黑白的就穿件稍浅的。 总之要考虑背景的颜色（例如常见背景是红色和蓝色，那你就不要穿与背景相近的颜色）、自己的肤色。 另外任何情况下都不能穿的太多，照片一出来，靠，由外向里分别是外套、衬衣、秋衣样样俱全还颜色各异。 再另外，脖子细长的人一定要穿带领的，粗短的一定不要带衣领。 照得时候表情自然，带上二分笑意即刻。 注意发型，额头发际不要太靠上，光漏出大额头，也不要耷拉到眉毛。 注意头的角度，不要仰头也不要低头，水平视线与镜头持平，凳子高度不合适让摄影师给你换。一、数码迷彩颜色怎么调？
二、数码管颜色
数码管颜色：色彩背后的技术和心理学
1. 数码管颜色的技术背后
2. 数码管颜色的心理学作用
3. 数码管颜色的选择与应用
4. 数码管颜色的进一步研究
总结
三、数码管如何区分颜色？
四、胶片比数码颜色更丰富吗？
结论
输出精度对色彩的影响
·思想实验：量筒取水
·PS小实验
·你能看到的颜色个数
采样精度对色彩的影响
·数码相机的精度（或色深）
·思想实验：如何用8bit显示更多的色彩
·什么样的相机色彩更丰富？
·Dxomark实验佐证
·胶片的精度（或色深）
·胶片负片VS数码
·反转片的色彩
图像处理（后期）对色彩的影响
其他玄学问题
胶片质感：
1.感光特性不同产生的差别
胶片色：
简单总结
五、数码宝贝中各种颜色的代表？
六、数码迷彩颜色用什么漆配？
七、数码相机颜色差如何校正？
八、数码印花颜色错了，怎么退色？
九、数码宝贝第5部数码暴龙机颜色各是什么颜色的（包括主角和配角）？
十、拍数码照片穿什么颜色的衣服好？