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在线性与非线性RGB空间中处理颜色时，实际的区别是什么？

线性RGB空间的基本性质是什么？非线性空间的基本性质是什么？ 当在这8个（或更多）位中讨论每个通道内的值时，会发生什么变化？ 在OpenGL中，颜色是3 + 1的值，我的意思是RGB + alpha，每个通道保留8位，这是我清楚的部分。 但是当涉及伽马校正时，我不明白在非线性RGB空间中工作的效果是什么。 因为我知道如何在graphics软件中使用曲线进行照片编辑，所以我的解释是，在线性RGB空间中，您可以按照原样使用这些值，不需要操作，也不需要附加math函数，而是非线性的信道通常会随着经典的幂函数行为而演变。 即使我把这个解释当作真实的解释，我仍然没有得到真正的线性空间是什么，因为在计算之后，所有的非线性RGB空间变成线性的，并且最重要的是我没有得到非零的部分线性色彩空间更适合人眼，因为最后所有的RGB空间都是线性的。

是否有一种颜色混合algorithm，像混合真实颜色一样工作？

RGB颜色的常见混合与绘画的混合颜色是非常不同的，它是光的混合而不是颜料的混合。 例如： Blue (0,0,255) + Yellow (255,255,0) = Grey (128,128,128) （它应该是蓝色+黄色=绿色） 是否有任何已知的颜色混合algorithm，就像混合真实的颜色一样工作？ 我的方法 我已经尝试过了 将两种颜色转换为HSV和混合色调（乘以饱和度计算的系数），以及饱和度和通道值的简单平均值。 然后我从两种颜色计算平均亮度，并调整结果颜色以匹配这个亮度。 这工作得很好，但色调混合有时是错误的，例如： Red (Hue 0°) + Blue (Hue 240°) = Green (Hue 120°) 我发现有时我需要将色调值改变360°（当色相之间的差值大于180°时）。 Red (Hue 360°) + Blue (Hue 240°) = Magenta/fuchsia (Hue 300°) 但是这种转变也不是很好，例如： Cyan (Hue 179°) + Red (Hue 0°) = Hue 89.5° Cyan (Hue 181°) + […]