rgb_to_xyz — IMGMETRICS `colorspace` op

• 데이터 종류: rgbimage → rgb

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.rgb_to_xyz(rgb)(구현을 직접 호출하려면 import imgmetrics; imgmetrics.rgb_to_xyz(rgb), 원장에서 가져오려면 opsimgmetrics.get("rgb_to_xyz"))

사용법

sRGB((..., 3))→ CIE XYZ. 전달 함수를 먼저 벗긴 뒤 행렬을 곱합니다.

절차: srgb_to_linear로 정수 dtype을 [0, 1]로 정규화하면서 전달 함수를제거하고(IEC 61966-2-1), 선형 RGB에 sRGB(D65)→XYZ의 3x3 행렬을 곱한다. 흰색 (1, 1, 1)은 (0.9505, 1.0, 1.0890)에 사상된다(Y를 1로 정규화한 척도).

• 입력: 마지막 축이 3이면 형태는 임의((3,)의 1색, (N, 3)의 색표, (H, W, 3)의 영상). 정수 dtype(uint8/uint16 등)은 dtype의 최댓값으로 나눈다. float는 [0, 1]에 들어 있지 않으면 MetricContractError(ValueError 의 하위 형). 감마를 제거한 선형값을 넘기면 감마를 이중으로 제거하므로 주의.

• 반환값: 입력과 같은 형태의 float64.

• 실패: 마지막 축이 3이 아님 / float가 [0, 1] 밖 / 비유한.

다음에 xyz_to_lab을 잇는 것이 정석(합쳐서 rgb_to_lab).

자세한 사용 가이드

• image_difference_metrics 패밀리 가이드

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)

• image_quality_metrics — py -3.11 examples/image_quality_metrics.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`rgb` 를 입력으로 받는 것)

xyz_to_lab · luma_limited_u8 · rank_data · tid2013_index

같은 카테고리(`colorspace`)

rgb_to_lab · lab_to_rgb · xyz_to_lab

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

rgb_to_xyz — IMGMETRICS colorspace op

사용법