chromaverse

La boite a outils Python complete pour tout ce qui touche a la couleur.

chromaverse reunit en une seule bibliotheque tout ce dont vous avez besoin pour manipuler des couleurs : conversions entre espaces colorimetriques (vectorisees avec numpy), manipulation et melange, harmonies et generation de palettes, science perceptuelle (Delta E, contraste WCAG), accessibilite et design systems, et extraction de couleurs depuis des images.

import chromaverse as cc

c = cc.Color("#3498db")
c.lighten(0.15).hex            # '#75B9E7'
c.complementary().hex          # '#DB7734'
cc.wcag_contrast(c, "white")   # 3.15
c.simulate_colorblindness("deuteranopia").hex  # '#5A52C7'

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Sommaire

• Installation
• Demarrage rapide
• La classe Color
• Espaces colorimetriques
• Manipulation
• Harmonies et palettes
• Science de la couleur
• Accessibilite et design systems
• Vision par ordinateur
• Fonctions basiques et utilitaires
• Reference API condensee
• Performance et vectorisation
• Developpement
• Licence

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Installation

pip install chromaverse

Le module d'extraction de couleurs depuis des images (chromaverse.vision) necessite Pillow :

pip install chromaverse[vision]

Seule dependance obligatoire : numpy (>=1.22). Compatible Python 3.9+.

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Demarrage rapide

import chromaverse as cc
from chromaverse import Color

# Construire une couleur de tres nombreuses manieres
Color("#3498db")
Color("cornflowerblue")
Color(52, 152, 219)
Color.from_hsl(204, 0.70, 0.53)
Color.from_lab(60.16, -6.10, -42.23)

c = Color("#3498db")
print(c.hex, c.rgb, c.hsl, c.lab)

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La classe Color

Color est immuable : chaque transformation retourne une nouvelle instance, l'originale n'est jamais modifiee.

Constructeurs

Color("#FF0000")                 # hex (avec ou sans '#', forme courte ou longue)
Color("#FF000080")               # hex avec alpha
Color("red")                     # nom CSS (148 couleurs supportees)
Color(255, 0, 0)                 # RGB 0-255
Color(1.0, 0.0, 0.0)             # RGB 0-1
Color.from_rgb(255, 0, 0)
Color.from_hsv(0, 1, 1)
Color.from_hsl(0, 1, 0.5)
Color.from_hsi(0, 1, 0.33)
Color.from_hwb(0, 0, 0)
Color.from_cmyk(0, 1, 1, 0)
Color.from_cmy(0, 1, 1)
Color.from_xyz(0.4124, 0.2127, 0.0193)
Color.from_lab(53.24, 80.09, 67.20)
Color.from_lch(53.24, 104.55, 40.0)
Color.from_luv(53.24, 175.0, 37.76)
Color.from_oklab(0.628, 0.225, 0.126)
Color.from_oklch(0.628, 0.258, 29.2)
Color.from_yuv(0.299, -0.147, 0.615)
Color.from_yiq(0.299, 0.596, 0.211)
Color.from_ycbcr(76, 84.4, 255)
Color.from_kelvin(2700)          # lumiere chaude (ampoule)
Color.random()
Color.random_pastel()
Color.random_dark()

Proprietes de lecture

c.rgb        # (52, 152, 219)        0-255
c.rgba       # (52, 152, 219, 255)
c.rgb01      # (0.204, 0.596, 0.859) 0-1
c.hex        # '#3498DB'
c.hexa       # avec alpha
c.hsv / c.hsl / c.hsi / c.hwb
c.cmyk / c.cmy
c.xyz / c.lab / c.lch / c.luv
c.oklab / c.oklch
c.yuv / c.yiq / c.ycbcr
c.kelvin     # temperature de couleur correlee estimee
c.name       # nom CSS exact si correspondance parfaite, sinon None
c.nearest_name()  # nom CSS le plus proche

Methodes

c.lighten(0.1) / c.darken(0.1)
c.saturate(0.1) / c.desaturate(0.1)
c.invert() / c.grayscale()
c.rotate_hue(180)
c.mix(other, ratio=0.5, space="lab")     # 'rgb' | 'hsl' | 'lab' | 'oklab'
c.blend(other, mode="multiply")          # 12 modes de fusion
c.complementary()
c.with_alpha(0.5)

c.luminance()                  # luminance relative WCAG
c.contrast_ratio(other)        # ratio de contraste WCAG
c.delta_e(other, method="cie2000")
c.is_dark() / c.is_light()
c.best_text_color()            # noir ou blanc, selon le meilleur contraste
c.simulate_colorblindness("protanopia")

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Espaces colorimetriques

Toutes les fonctions de conversion sont entierement vectorisees : elles acceptent un triplet unique ou un tableau numpy (..., 3), par exemple une image complete (H, W, 3), sans changer de code.

import numpy as np
from chromaverse import conversions as spaces

# Une seule couleur
spaces.rgb_to_lab([0.8, 0.2, 0.4])
# array([47.99, 56.0, 4.6])

# Une image entiere (H, W, 3) en une seule passe vectorisee
image = np.random.rand(256, 256, 3)
lab_image = spaces.rgb_to_lab(image)        # (256, 256, 3)
back = spaces.lab_to_rgb(lab_image)         # (256, 256, 3)

Espaces supportes (conversion bidirectionnelle avec RGB) :

Espace	Fonctions	Notes
HEX	hex_to_rgb, rgb_to_hex	court/long, avec/sans alpha
HSV	rgb_to_hsv, hsv_to_rgb	H en degres [0,360)
HSL	rgb_to_hsl, hsl_to_rgb
HSI	rgb_to_hsi, hsi_to_rgb	Hue/Saturation/Intensity
HWB	rgb_to_hwb, hwb_to_rgb	CSS Color Module 4
CMY / CMYK	rgb_to_cmy(k), cmy(k)_to_rgb	impression
XYZ	rgb_to_xyz, xyz_to_rgb	reference D65
Lab (CIE 1976)	rgb_to_lab, lab_to_rgb	perceptuellement uniforme
LCh(ab)	rgb_to_lch, lch_to_rgb	Lab en coordonnees polaires
Luv (CIE 1976)	rgb_to_luv, luv_to_rgb
YUV	rgb_to_yuv, yuv_to_rgb	analogique, BT.601
YIQ	rgb_to_yiq, yiq_to_rgb	NTSC
YCbCr	rgb_to_ycbcr, ycbcr_to_rgb	numerique, JPEG/BT.601
Oklab / Oklch	rgb_to_oklab(ch), oklab(ch)_to_rgb	Ottosson 2020, tres uniforme
Kelvin	kelvin_to_rgb, rgb_to_kelvin	corps noir, approximation

Fonctions de linearisation gamma egalement disponibles : srgb_to_linear, linear_to_srgb.

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Manipulation

from chromaverse import Color

c = Color("#3498db")

c.lighten(0.15)         # eclaircit (L de HSL)
c.darken(0.15)
c.saturate(0.2)
c.desaturate(0.2)
c.invert()              # negatif photographique
c.grayscale()           # ponderation ITU-R BT.601
c.rotate_hue(45)        # roue chromatique

c.mix("#e67e22", 0.5, space="lab")   # melange perceptuellement uniforme
c.blend("#e67e22", "multiply")       # mode de fusion type Photoshop

Modes de fusion disponibles dans blend() : normal, multiply, screen, overlay, darken, lighten, difference, exclusion, color-dodge, color-burn, soft-light, hard-light.

Fonctions additionnelles dans chromaverse.manipulate : adjust_brightness, adjust_contrast, tint (melange avec du blanc), shade (melange avec du noir), tone (melange avec du gris).

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Harmonies et palettes

from chromaverse import Color
import chromaverse as cc

c = Color("#3498db")

cc.complementary(c)              # 1 couleur, +180°
cc.analogous(c, count=5)          # voisines sur la roue
cc.triadic(c)                     # 3 couleurs a 120°
cc.tetradic(c)                    # 4 couleurs (rectangle)
cc.square(c)                      # 4 couleurs a 90°
cc.split_complementary(c)         # complementaire divisee
cc.monochromatic(c, count=5)      # meme teinte, luminosite variable

cc.generate_palette(c, "triadic")            # dispatch generique
cc.generate_palette(c, "analogous", count=7, spread=15)

Degrades, echelles UI et palettes generees

cc.gradient(Color("red"), Color("blue"), steps=10, space="lab")
cc.multi_gradient([Color("red"), Color("white"), Color("blue")])

cc.ui_scale(c)        # {50: Color, 100: Color, ..., 900: Color} façon Tailwind
cc.distinct_colors(8) # 8 couleurs visuellement distinctes (angle dore)

La classe Palette

from chromaverse import Palette

p = Palette(["#FF0000", "#00FF00", "#0000FF"])
p.sort_by_hue()
p.to_css_variables(prefix="brand")
# :root {
#   --brand-0: #FF0000;
#   ...
# }
p.to_scss_variables(prefix="brand")
p.to_json()
p.most_accessible_pairs()   # audit WCAG de toutes les paires

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Science de la couleur

import chromaverse as cc

cc.relative_luminance((0.2, 0.6, 0.9))   # luminance relative WCAG
cc.contrast_ratio((1,1,1), (0,0,0))      # 21.0

lab1, lab2 = Color("#3498db").lab, Color("#e67e22").lab
cc.delta_e_cie76(lab1, lab2)
cc.delta_e_cie94(lab1, lab2)
cc.delta_e_cie2000(lab1, lab2)           # recommande (le plus precis)
cc.delta_e(lab1, lab2, method="cie2000")

cc.color_temperature_to_rgb(2700)        # lumiere chaude -> RGB
cc.rgb_to_color_temperature((1, 1, 1))   # RGB -> CCT estimee (formule McCamy)

cc.dominant_wavelength((1, 0, 0))        # ~645 nm (approximation, rouge)

Note sur la temperature de couleur : l'estimation rgb_to_kelvin / rgb_to_color_temperature (formule de McCamy) n'est fiable que pour des couleurs proches du locus de corps noir (blancs, gris, eclairages). Sur une couleur tres saturee, la valeur retournee n'a pas de sens physique.

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Accessibilite et design systems

import chromaverse as cc

cc.wcag_contrast("#3498db", "#FFFFFF")          # 3.15
cc.meets_wcag_aa("#3498db", "#FFFFFF")          # False
cc.meets_wcag_aaa("#000000", "#FFFFFF")         # True
cc.wcag_level("#3498db", "#FFFFFF")             # 'Fail' | 'AA' | 'AAA'

cc.suggest_text_color("#3498db")                # Color('#000000') ou blanc
cc.suggest_text_color("#3498db", light="#FAFAFA", dark="#111111")

cc.simulate_colorblindness("#3498db", "deuteranopia")
# 'protanopia', 'deuteranopia', 'tritanopia', 'achromatopsia'

cc.check_palette_accessibility(["#FFFFFF", "#000000", "#3498db"])
# [{'pair': ('#FFFFFF', '#000000'), 'ratio': 21.0, 'level': 'AAA'}, ...]

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Vision par ordinateur

Necessite pip install chromaverse[vision] (ajoute Pillow).

import chromaverse as cc

palette = cc.extract_palette("photo.jpg", n_colors=5)   # k-means numpy pur
dominant = cc.dominant_color("photo.jpg")
moyenne = cc.average_color("photo.jpg")
hist = cc.image_histogram("photo.jpg", bins=16)
# {'r': array(16), 'g': array(16), 'b': array(16), 'bin_edges': array(17)}

extract_palette accepte un chemin de fichier, une PIL.Image, ou un tableau numpy (H, W, 3).

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Fonctions basiques et utilitaires

import chromaverse as cc

cc.is_valid_hex("#3498db")          # True
cc.normalize_hex("#3ab")            # '#33AABB'
cc.parse_color("cornflowerblue")    # (0.39, 0.58, 0.93, 1.0)
cc.random_hex()                     # '#A3F21C'
cc.nearest_named_color((0.2, 0.6, 0.86))  # 'dodgerblue'
cc.get_named_color("tomato")        # '#FF6347'
cc.all_named_colors()               # dict des 148 couleurs CSS/X11

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Reference API condensee

chromaverse
├── Color, Palette                       # objets coeur
├── conversions (alias: spaces)          # *_to_* vectorises numpy
├── manipulate                           # lighten, mix, blend, ...
├── harmony                              # complementary, triadic, ...
├── palette                              # gradient, ui_scale, distinct_colors
├── science                              # luminance, delta_e, kelvin, ...
├── accessibility                        # wcag_*, simulate_colorblindness, ...
├── vision                               # extract_palette, dominant_color, ...
├── utils                                # parse_color, clamp, random_hex, ...
├── named_colors                         # CSS_NAMED_COLORS, get_named_color
└── exceptions                           # ChromaError et sous-classes

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Performance et vectorisation

Le module chromaverse.conversions est concu pour fonctionner aussi bien sur une couleur unique que sur une image complete, sans aucune boucle Python : toutes les operations sont des operations numpy vectorisees.

import numpy as np
from chromaverse import conversions as spaces

image = np.random.rand(1080, 1920, 3)   # image Full HD
lab = spaces.rgb_to_lab(image)          # conversion de 2M de pixels en une passe

La classe Color, en revanche, est concue pour la clarte d'usage (couleur par couleur) plutot que pour la performance brute sur de gros volumes : pour traiter des images ou de grands tableaux, preferer directement les fonctions de chromaverse.conversions / chromaverse.accessibility (qui exposent des variantes vectorisees comme simulate_colorblindness_batch).

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Developpement

git clone https://github.com/chromaverse/chromaverse.git
cd chromaverse
pip install -e ".[dev]"

pytest                          # suite de tests (254 tests)
pytest --cov=chromaverse        # avec couverture (95%)

python -m build                 # construire sdist + wheel
twine check dist/*              # valider avant publication

Publier sur PyPI

python -m build
twine check dist/*
twine upload dist/*             # ou --repository testpypi pour tester d'abord

Pensez a verifier au prealable que le nom chromaverse est toujours disponible sur pypi.org, et a incrementer la version dans pyproject.toml et chromaverse.__version__ (fichier src/chromaverse/__init__.py) avant chaque publication.

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Licence

MIT - voir LICENSE.

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