color_transfer — COLORTRANSPORT `matching` op

• Data kinds: rgbimage × rgbimage → rgbimage

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.color_transfer(src, ref, method='reinhard', space='lab') (implementation को सीधे call करना हो तो import colortransport; colortransport.color_transfer(src, ref, method='reinhard', space='lab'), registry से लेना हो तो opscolortransport.get("color_transfer"))

• GPU: नहीं (केवल CPU reference implementation)

उपयोग

src के रंग के झुकाव को ref की ओर ले जाता है।

Parameters

src, ref : array_like

(..., 3) sRGB ([0, 1] का float, या integer dtype)।

आकार अलग हो सकते हैं (केवल statistics का उपयोग होता है)।

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

• "reinhard" —— हर channel का केवल mean और standard deviation मिलाता है (Reinhard, Ashikhmin, Gooch & Shirley, IEEE CG&A 21(5), 2001)। यह इस assumption पर टिका है कि हर channel एक unimodal normal distribution है । जिस bimodal picture में foreground और background साफ़ अलग हों, वहाँ mean और variance तो मिल जाते हैं, पर ऐसा रंग बनता है जो किसी भी peak पर नहीं पड़ता (कोई exception नहीं उठता)।

• "gaussian" —— covariance समेत transport करने वाला Monge map। correlation बना रहता है ।

• "histogram" —— हर channel के लिए exact histogram matching। marginal distribution पूरी तरह मिल जाते हैं, पर channels के बीच का correlation टूट जाता है ।

स्थिर channels (standard deviation 1e-6 × max(1, max|x|) या उससे कम, x उस channel के मान —— achromatic

src के Lab a*/b* इसी में आते हैं; उनमें केवल rounding का कचरा होता है) "reinhard" में MetricContractError उठाते हैं;

"histogram" में उन्हें ठीक स्थिर input की तरह reference के mean पर map किया जाता है। कचरे को बढ़ाकर झूठा रंग नहीं बनाया जाता।

space : {"lab", "rgb"}

वह space जिसमें statistics लिए जाते हैं। default lab में imgmetrics का implementation उपयोग होता है।

Returns

ndarray

src के समान shape का sRGB [0, 1] (gamut से बाहर के मान clip किए जाते हैं)।

खाली इनपुट (src में 0 तत्व) पर ValueError उठता है।

पृष्ठभूमि guides (इस op के पीछे की physics और conventions)

• colorimetry — Colorimetry और spectra — रंग केवल spectrum × illuminant × observer से तय होता है

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।

• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।

• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• color_transport — py -3.11 examples/color_transport.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (`rgbimage` को input के रूप में लेते हैं)

—

इसी category के (`matching`)

histogram_match · gaussian_transport_map

*Provenance: colortransport.py — COLORTRANSPORT operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

color_transfer — COLORTRANSPORT matching op