color_transfer — COLORTRANSPORT `matching` op

• 데이터 종류: rgbimage × rgbimage → rgbimage

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.color_transfer(src, ref, method='reinhard', space='lab')(구현을 직접 호출하려면 import colortransport; colortransport.color_transfer(src, ref, method='reinhard', space='lab'), 원장에서 가져오려면 opscolortransport.get("color_transfer"))

사용법

src 의 색감을 ref 쪽으로 옮깁니다.

Parameters

src, ref : array_like

(..., 3) sRGB([0, 1] float 또는 정수 dtype).

크기는 달라도 된다(통계만 사용한다).

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

• "reinhard" —— 각 채널의 평균과 표준편차만 맞춘다(Reinhard, Ashikhmin, Gooch & Shirley, IEEE CG&A 21(5), 2001). 각 채널이 단봉 정규분포라는 가정에 기대고 있다. 전경과 배경이 뚜렷하게 나뉜 쌍봉 그림에서는 평균과 분산은 맞지만 어느 봉우리에도 맞지 않는 색이 된다(예외는 발생하지 않는다).

• "gaussian" —— 공분산째 옮기는 Monge 사상. 상관이 유지된다.

• "histogram" —— 채널별로 엄밀한 히스토그램 정합. 주변분포는 완전히 일치하지만 채널 간 상관은 깨진다.

space : {"lab", "rgb"}

통계를 구하는 공간. 기본값 lab 은 imgmetrics 의 구현을 사용한다.

Returns

ndarray

src 와 같은 형태의 sRGB [0, 1](색역 밖은 잘린다).

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

• colorimetry — 측색과 분광 지식 — 색은 ‘분광 × 광원 × 관찰자’로만 정해진다

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• color_transport — py -3.11 examples/color_transport.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`rgbimage` 를 입력으로 받는 것)

—

같은 카테고리(`matching`)

histogram_match · gaussian_transport_map

*Provenance: colortransport.py — COLORTRANSPORT 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

color_transfer — COLORTRANSPORT matching op

사용법