xyz_to_lab — IMGMETRICS `colorspace` op

• 데이터 종류: rgb → lab

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.xyz_to_lab(xyz, white=(0.95047, 1.0, 1.08883))(구현을 직접 호출하려면 import imgmetrics; imgmetrics.xyz_to_lab(xyz, white=(0.95047, 1.0, 1.08883)), 원장에서 가져오려면 opsimgmetrics.get("xyz_to_lab"))

사용법

CIE XYZ → CIE 1976 L*a*b*. 기본 백색점은 D65 2°.

식: t = XYZ / white로 두고 f(t) = cbrt(t)(t > (6/29)^3), 그 외에는 t / (3 (6/29)^2) + 4/29. L = 116 f(Y) - 16, a = 500 (f(X) - f(Y)), b = 200 (f(Y) - f(Z)).

• xyz: 마지막 축이 3인 임의의 형태. rgb_to_xyz의 출력과 같은, Y = 1이 흰색인 척도.

• white: 백색점 (Xn, Yn, Zn)의 3개 양수. 기본값 D65_WHITE = (0.95047, 1.0, 1.08883). 다른 광원(D50 등)에서 찍은 XYZ라면 여기를 바꾼다.

• 반환값: 입력과 같은 형태의 float64. L은 흰색에서 100, 검은색에서 0. a/b는 부호 있는 값.

• 실패(MetricContractError): 마지막 축이 3이 아님 / white가 3요소가 아님, 또는 0 이하를 포함. XYZ의 값 범위는 검사하지 않는다(음수나 1 초과도 그대로 계산한다).

delta_e_76 / delta_e_2000은 이 Lab을 입력으로 한다.

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(`lab` 를 입력으로 받는 것)

lab_to_rgb · delta_e_2000 · delta_e_76 · luma_limited_u8 · rank_data · tid2013_index

같은 카테고리(`colorspace`)

rgb_to_lab · lab_to_rgb · rgb_to_xyz

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

xyz_to_lab — IMGMETRICS colorspace op

사용법