我想知道，如果我（以及互联网上和我工作过的公司中的每个人）都以错误的方式转换颜色。显然，当我想将0-255范围内的颜色转换为0-1时，我只需将值除以255，对吧？当我想走另一条路的时候，我会倍增。
但这是对的吗？想象一下，我的颜色是一些数学的结果（就像双线性插值一样简单，或者像你想要的那样简单（或者敢）。然后这可能不是最好的方法。从某个角度看，当从浮点转换时0-1到整数0-255，我想将间隔分成256个相同大小的块，然后进行“查找”。如果我只乘以255（rgb values to 0 to 1 scale）并舍入，则“chunk”或“bin” “0和255的大小只有其他的一半。即颜色强度的概率分布不正确。
我不认为这在实践中经常是一个问题。例如。在高端VFX中，总是使用浮点颜色（0-1加上超级黑/超白）并且仅作为最后一步转换为0-255。尽管如此，它仍然困扰着我。什么是正确的答案？
这不一定是这种情况，让我们通过使用2位量化（4级）来实现这一点：
如果我们除以4（相当于8位的256）
0.00 to 0.24 = Black
0.25 to 0.49 = Dark Gray
0.50 to 0.74 = Light Gray
0.75 to 0.99 = White
您可以注意到这些箱子是平均分开的（大小为0.25），如果我们乘以256，一切都是正确的。除了1.0，它将映射到256.我们可以通过将值从0钳位到255来解决这个问题。
if (value > 255) {
value = 255
}
但是如果我们想简化计算并避免需要钳位，我们可以除以3（相当于8位的255）
0.000 to 0.333 = Black
0.334 to 0.666 = Dark Gray
0.667 to 0.999 = Light Gray
1.000 to 1.333 = White
常见的误解是最后一个bin（纯白色）仅映射到1.0的奇异值，但它不是真的，它扩展到：
4/3 = 1.33333 for 2 bits
256/255 = 1.00392 for 8 bits
对于数学计算，将1.0至1.00392视为纯白色，将0至0.00392视为纯黑色，并且所有区域应具有相同的大小（0.00392）。
注意：如果我们使用这种表示法，使用Math.round(value * 255)是错误的！
这将导致显示错误的颜色，并且所有垃圾箱将向左移动一半的尺寸。
你应该使用Math.floor(value * 255)，甚至直接演员到int (int)(value * 255)。
但是，如果您希望值表示bin的中位数，则可以使用Math.round（）。然而新的垃圾箱将是：
-0.166 to 0.166 = Black
0.167 to 0.500 = Dark Gray
0.501 to 0.833 = Light Gray
0.834 to 1.166 = White
只需选择一个表示并坚持下去。如果您在代码中使用不同的表示形式，请确保执行适当的转换。
如果您正在进行正确和准确的科学计算（例如插值，聚类等），我建议使用Median Bins，否则将float转换为int更快，更适合快速图形操作。
要获得正确的结果，你必须将它乘以255.（999 ...），然后将其置于int，否则你将在1/4 1/2和3/4等关键点得到错误的值。 。 - 您不能包含减法器，因为这会导致x值接近0的负值。之前的答案只是简单地通过上限返回顶部值，然后返回x = 1附近的错误结果...
这是我发现正确工作的最简单的答案......问候
学分：https://forum.arduino.cc/index.php?topic=78108.msg590057#msg590057