在编程中，可以通过以下方法来弄出颜色：
使用预定义的颜色模型
RGB颜色模型：通过指定红（Red）、绿（Green）和蓝（Blue）三个分量的值来表示颜色。每个分量的取值范围通常是0到255。例如，RGB（255, 0, 0）表示红色，RGB（0, 255, 0）表示绿色，RGB（0, 0, 255）表示蓝色。
HSV颜色模型：将颜色表示为色调（Hue）、饱和度（Saturation）和亮度（Value）三个分量。色调的取值范围通常是0到360度，饱和度和亮度的取值范围通常是0%到100%。
颜色匹配算法
创建一个包含多种颜色的样本库，并对每个颜色样本计算其RGB或HSV值。
在程序中读取每个像素点的颜色值，并与样本库中的颜色进行匹配。根据匹配结果，识别出像素点的颜色。
深度学习方法
准备一个包含大量不同颜色的图像数据集，并标注每个图像对应的颜色。
利用深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）训练一个卷积神经网络（CNN）模型。
在程序中读取图像并通过训练好的模型进行预测，实现颜色识别。
使用编程语言提供的图形库或API
RGB值：直接指定红、绿和蓝三个分量的值来创建颜色。例如，在Python中，可以使用`turtle.pencolor（"red"）`来设置画笔颜色。
十六进制值：使用六个字符表示红、绿和蓝三个分量的值，每个字符的取值范围是0到F。例如，在CSS中，可以使用`background-color: FF0000；`来设置背景颜色为红色。
预定义颜色名称：许多编程语言和平台提供了一些预定义的颜色名称，如红色、绿色和蓝色。例如，在HTML中，可以使用`color: red；`来设置文本颜色。
填充颜色
为图形、文本或其他元素添加色彩。选择要填充颜色的元素，定义颜色，并设置填充方式。不同的编程语言可能有不同的函数或方法来实现填充颜色。例如，在Python的turtle库中，可以使用`pen.begin_fill（）`和`pen.end_fill（）`方法来填充颜色。
通过以上方法，可以在编程中实现颜色的识别和设置。选择哪种方法取决于具体的应用场景和需求。