rgb_to_lab — IMGMETRICS `colorspace` op

• 데이터 종류: rgbimage → lab

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

사용법

sRGB → CIE L*a*b*(D65). ΔE 를 재기 전 단계.

xyz_to_lab(rgb_to_xyz(rgb), white)의 합성. 검증과 실패 조건은 그 2개를 따른다:

• rgb: 마지막 축이 3. 정수 dtype은 dtype의 최댓값으로 [0, 1]에 정규화, float는 [0, 1]에 들어 있을 것을 요구(벗어나면 MetricContractError). 선형 RGB가 아니라 감마가 붙은 sRGB를 넘길 것.

• white: Lab의 백색점. sRGB의 행렬은 D65 고정이므로, 보통은 기본값 그대로.

• 반환값: 입력과 같은 형태의 float64. L은 [0, 100], 흰색 (1, 1, 1)에서 (100, 0, 0) 부근.

영상 2장의 색차라면 delta_e_map이 변환부터 색차까지 한 번에 한다. lab_to_rgb로 되돌릴 수 있지만, 색역 밖은 잘려 나간다.

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

• poc_colormap_readability — py -3.11 examples/poc_colormap_readability.py

• poc_leaf_disease_area — py -3.11 examples/poc_leaf_disease_area.py

• poc_solder_fillet_aoi — py -3.11 examples/poc_solder_fillet_aoi.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`)

lab_to_rgb · 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).*

rgb_to_lab — IMGMETRICS colorspace op

사용법