color_transfer — COLORTRANSPORT `matching` op

• データ種: rgbimage × rgbimage → rgbimage

• 呼び出し: import colortransport; colortransport.color_transfer(src, ref, method='reinhard', space='lab') (または opscolortransport.get("color_transfer"))

使い方

`src の色味を ref` に寄せる。

Parameters

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src, ref : array_like

`(..., 3) の sRGB([0, 1]` の float、または整数 dtype)。

大きさは違ってよい(統計だけを使う)。

method : {"reinhard", "gaussian", "histogram"}

• `"reinhard"` —— 各チャネルの平均と標準偏差だけ合わせる

(Reinhard, Ashikhmin, Gooch & Shirley, IEEE CG&A 21(5), 2001)。

各チャネルが単峰の正規分布という仮定が効いている。

前景と背景がはっきり分かれた二峰の絵では、平均と分散は合うのに

どちらの峰にも当たらない色になる(例外は出ない)。

• `"gaussian"` —— 共分散ごと運ぶ Monge 写像。相関が保たれる。

• `"histogram"` —— チャネルごとに厳密なヒストグラム整合。

周辺分布は完全に一致するが、チャネル間の相関は壊れる。

space : {"lab", "rgb"}

統計を取る空間。既定の `lab は :mod:imgmetrics` の実体を使う。

Returns

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ndarray

`src と同じ形の sRGB [0, 1]`(色域外は切り詰められる)。

背景知識ガイド(この op の手前にある物理・規約)

• colorimetry — 測色と分光の知識 — 色は「分光 × 光源 × 観測者」でしか決まらない

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータカタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• color_transport — py -3.11 examples/color_transport.py

型が繋がる次の op(`rgbimage` を入力に取れる)

—

同カテゴリ(`matching`)

histogram_match · gaussian_transport_map

*Provenance: colortransport.py — COLORTRANSPORT operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

color_transfer — COLORTRANSPORT matching op

使い方