前段时间杰伦出了新歌,第一时间听完,感觉没过瘾,便又翻出他以前的作品,想着继续回忆青春。
翻着翻着,突然发现每张专辑封面的配色都别有一番味道,似乎可以搞些事情……
于是,我默默打开了Matlab,用TheColor工具箱的图片主题色提取功能,生成一套由40种颜色组成的配色:
然后,通过自己的视觉判断,并结合一些基础的色彩搭配理论以及配色纠正工具,得到一套颜色搭配方案:
最后,再将其应用到自己的论文插图中:
?你还别说,真有点意思。
于是,出差在外的我,又见缝插针地用了几天时间,制作了19张专辑(包括两张LIVE CD)的配色方案:
并制作了一套名为MJay的Matlab周杰伦专辑配色包:
MJay的使用方法非常的简单,只需要对照CheatSheet(见附件)中的颜色,选择想要的配色方案所对应的序号,并将其作为输入参数输入到了MJay函数里,即可输出想要的配色方案RGB值,如:
%% 通过序号选取配色方案
Color = MJay(5);
figure('Name','叶惠美')
num = size(Color,1);
image(permute(Color,[1,3,2]))
set(gca, 'TickLength', [0 0],...
'Xtick', [],...
'YTick', [1:num],...
'YTickLabel', {1:num})
set(gcf, 'Color', 'w')
得到配色方案后,可以将其应用到自己的论文插图中,比如:
% 十一月的萧邦
C = MJay(9);
C1 = C(1,:);
C2 = C(2,:);
C3 = C(3,:);
C4 = C(4,:);
示例具体代码见工具包附件demo1
再比如:
% 无与伦比Live
map = MJay(8);
map = ColorMap(map(1:6,:),256);
?
% 叶惠美
% map = MJay(5);
% map = ColorMap(map,256);
?
% 十一月的萧邦
% map = MJay(9);
% map = ColorMap(map(1:4,:),256);
示例具体代码见工具包附件demo2