色卡可信度说明
本站的色卡数据、提取方法与匹配算法全部公开可复核。 本页说明「数据从哪来、怎么提取、误差多大、匹配怎么算」，让你对图纸的选色结果有可预期的信任。
一、为什么要公开可信度
拼豆图纸的最终效果，取决于「照片像素 → 色号」这一步选色是否准确。 而选色准确度又取决于两件事：色卡数据本身准不准，以及匹配算法是否贴近人眼。 这两件事如果是个黑盒，用户就只能「凭感觉信」。本站选择把它们摊开讲清楚。
二、色卡数据来源
正在校验主色卡数据…
| 色卡 | 色数 | 来源 | 定位 |
|---|---|---|---|
| MARD221 | 221 | 官方色卡照片提取 + 双版本交叉校验 | 主用色卡 |
| COCO 48 | 48 | 公开参考色卡 | 参考 |
| MANMAN 48 | 48 | 公开参考色卡 | 参考 |
| PANPAN 48 | 48 | 公开参考色卡 | 参考 |
关于「264 色」：经独立核查，MARD 官方色卡为 221 色，「264 色」为网络讹传口径，本站不采用。详见 免责声明 与项目文档。
三、提取方法与一致性
- 对官方色卡照片做色块定位，逐格采样中心区域像素；
- 对每个色块取中位数颜色，抑制照片噪点与光照不均；
- 用两套独立提取流程分别产出结果，逐色比对；
- 对不一致的色块人工复核，确定最终 HEX 值。
双版本交叉校验的一致率约 90.8%（221 色中约 20 色存在轻微偏差，已人工裁定）。 剩余偏差主要来自照片光照与印刷色差，属提取手段的固有误差，非数据错误。
四、匹配度量方法学
把照片像素匹配到最接近的色号，本质是「在色卡里找距离最近的色」。 「距离」怎么定义，直接决定选色结果。本站提供三档度量，默认使用 OKLab：
| 度量 | 感知均匀性 | 相对耗时 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| OKLab（默认） | 高 | 1.0x | 日常使用，感知准 + 速度快 |
| CIEDE2000 | 最高（行业标准） | 约 65x | 对选色精度极致要求 |
| ΔE76 | 中（蓝区/灰区偏差） | 1.0x | 复现旧版结果 |
性能数据来自本站实测（32,768 色均匀采样 × MARD221，Node v24，取 5 轮中位数）。 OKLab 与 ΔE76 耗时几乎持平，CIEDE2000 约慢 65 倍 —— 因此默认选 OKLab，在不牺牲速度的前提下获得接近行业标准的感知均匀性。
五、已知局限（诚实披露）
- 色卡 HEX 值来自照片提取，与实物豆子可能存在轻微色差（受拍摄光照、屏幕显示影响）；
- 不同批次的实物豆子本身也可能存在批次色差，非本站可控；
- 匹配结果是算法最优解，不等于「你眼中最像的那个色」，主观偏好因人而异；
- 跨品牌色卡（MARD ↔ COCO 等）的映射尚未提供，当前各色卡独立匹配。
六、你可以怎么复核
- 在首页切换「匹配度量」，对比同一张图在 OKLab / CIEDE2000 / ΔE76 下的选色差异；
- 导出图纸后，对照实物色卡核对色号；
- 如发现明显偏差，可通过 定制服务 页的邮箱反馈。
本站为个人非经营性公益项目，色卡数据仅供个人学习与手工创作参考。 请以品牌官方色卡为准，本站数据不构成任何商业承诺。