lab_to_rgb — IMGMETRICS `colorspace` op

• 데이터 종류: lab → rgbimage

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

사용법

CIE L*a*b* → sRGB [0, 1]. 색역 밖은 잘립니다. 따라서 rgb_to_lab 와의 왕복은 색역 안에서만 일치합니다(테스트로 고정).

절차: fy = (L + 16) / 116, fx = fy + a / 500, fz = fy - b / 200를 xyz_to_lab의 역함수로 XYZ로 되돌리고(white를 곱함), XYZ→선형 RGB의역행렬을 곱한 다음 sRGB의 전달 함수를 건다. 전달 함수 앞에서 선형 RGB를 [0, 1]로 말없이 클립한다 -- 이것이 "색역 밖은 잘려 나감"의 실체이며, 예외는 나지 않는다.

• lab: 마지막 축이 3인 임의의 형태.

• white: rgb_to_lab에서 쓴 것과 같은 백색점을 넘긴다(검증은 하지 않음).

• 반환값: 입력과 같은 형태의 float64, 값 범위 [0, 1]의 감마가 붙은 sRGB. 8 bit로 하려면 호출 측에서 255배 하여 반올림한다.

• 실패(MetricContractError): 마지막 축이 3이 아님.

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(`rgbimage` 를 입력으로 받는 것)

rgb_to_lab · rgb_to_xyz · delta_e_map · luma_limited_u8 · rank_data · tid2013_index · fsimc · fsim_pair

같은 카테고리(`colorspace`)

rgb_to_lab · rgb_to_xyz · xyz_to_lab

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

lab_to_rgb — IMGMETRICS colorspace op

사용법