rgb_to_lab — IMGMETRICS `colorspace` op

• 資料種類:rgbimage → lab

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.rgb_to_lab(rgb, white=(0.95047, 1.0, 1.08883))(要直接呼叫實作,import imgmetrics; imgmetrics.rgb_to_lab(rgb, white=(0.95047, 1.0, 1.08883));從台帳取用則 opsimgmetrics.get("rgb_to_lab"))

用法

sRGB → CIE L*a*b*(D65)。測 ΔE 之前的一步。

xyz_to_lab(rgb_to_xyz(rgb), white) 的合成。驗證和失敗條件遵循這 2 個函式:

• rgb:最後一軸為 3。整數 dtype 按 dtype 的最大值正規化到 [0, 1], float 要求落在 [0, 1] 內(超出則 MetricContractError)。請傳入帶伽瑪的 sRGB,而不是線性 RGB。

• white:Lab 的白點。sRGB 的矩陣固定為 D65,所以通常保持預設。

• 回傳值:與輸入同形的 float64。L 在 [0, 100],白 (1, 1, 1) 約為 (100, 0, 0)。

2 張影像的色差可用 delta_e_map 一次完成從轉換到色差的全部計算。可用 lab_to_rgb 轉回,但色域外的顏色會被截斷。

詳細使用指南

• image_difference_metrics 族使用指南

背景知識指南(該運算子背後的物理與規範)

• colorimetry — 測色與光譜知識 —— 顏色只由「光譜 × 光源 × 觀察者」決定

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• 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

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `lab` 作為輸入)

lab_to_rgb · delta_e_2000 · delta_e_76 · luma_limited_u8 · rank_data · tid2013_index

同類別(`colorspace`)

lab_to_rgb · rgb_to_xyz · xyz_to_lab

*Provenance: imgmetrics.py — IMGMETRICS 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

rgb_to_lab — IMGMETRICS colorspace op

用法