colour

搞定色彩转换与科学计算，让颜色处理更专业

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署数据集 🍴 复刻 297 🐛 待处理 94 👀 关注 84

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GitHub 星标 ★ 2686

维护状态活跃

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源库，BSD-3-Clause许可，完全免费，无付费版本。

项目预览

项目数据

分类数据集

开发团队colour-science

官网地址https://www.colour-science.org

GitHubhttps://github.com/colour-science/colour

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源库，BSD-3-Clause许可，完全免费，无付费版本。

访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署

是否开源是

开源协议BSD-3-Clause

主要语言Python

技术栈/模型color,color-science,color-space,color-spaces,colorspace,colorspaces,colour,colour-science,colour-space,colour-spaces,colourspace,colourspaces,data,dataset,datasets,python,spectral-data,spectral-dataset,spectral-datasets

GitHub 星标★ 2686

上线时间2014-02-23 00:00:00

代码更新2026-11-09

仓库体积128.6 MB

本站数据更新2026-11-09

维护状态活跃

收录时间2026-08-10

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项目介绍

Colour 是一个专注于色彩科学的 Python 库，为研究人员、开发者和艺术家提供全面的颜色处理、转换和分析工具。它解决了色彩空间中颜色表示不一致、转换复杂、缺乏统一标准的问题。核心能力包括：支持多种颜色空间（如 sRGB、XYZ、Lab、Luv 等）之间的精确转换，提供色彩适应、色度学计算（如色温、显色指数）、色彩差异评估（如 Delta E）等功能，并内置大量色彩科学数据集和标准观察者数据。该库设计模块化，易于扩展，与 NumPy 深度集成，性能高效。无论是学术研究、影视调色、图像处理还是数据可视化，Colour 都能提供可靠、科学的色彩计算基础。

Star 增长趋势

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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-10 · 当前星标 ★ 2686

技术标签

data dataset datasets python

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理；原始文档不完整，部分步骤为通用流程推断，实际安装请以项目官方文档为准。

难度：入门约 10 分钟部署方式：库/依赖 6 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

Python 运行环境（项目开发语言为 Python）
NumPy（Colour 与 NumPy 深度集成，用于数组化色彩计算）
可访问 PyPI 的网络（用于安装依赖包）
如需阅读源码，需安装 Git 并可访问 GitHub

安装与启动步骤

1确认 Python 环境

打开终端，确认本机已安装 Python 并可用。Colour 是纯 Python 库，安装前需保证解释器可正常调用。
```
python --version
```
2创建虚拟环境

建议为项目单独建虚拟环境，避免与系统环境中的包冲突，也便于后续卸载清理。
```
python -m venv .venv
```
3激活虚拟环境

macOS/Linux 用下方命令激活；Windows 可执行 .venv\Scripts\Activate.ps1（PowerShell）。
```
source .venv/bin/activate
```
4安装 Colour

README 中的 PyPI 徽章指向包名 colour-science，安装包名与 import 名 colour 不同，注意区分。
```
pip install colour-science
```
5获取源码（可选）

如需阅读源码或参与开发，可从 README 中给出的仓库地址克隆代码到本地。
```
git clone https://github.com/colour-science/colour.git
```
6验证导入

导入库并打印版本号，能正常输出即为安装成功；若报错请检查虚拟环境是否已激活。
```
python -c "import colour; print(colour.__version__)"
```