colorspace op• Data kinds: rgbimage → rgb
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.rgb_to_xyz(rgb) (implementation को सीधे call करना हो तो import imgmetrics; imgmetrics.rgb_to_xyz(rgb), registry से लेना हो तो opsimgmetrics.get("rgb_to_xyz"))
sRGB ((..., 3)) → CIE XYZ। पहले transfer function हटाया जाता है, फिर matrix से गुणा किया जाता है।
प्रक्रिया: srgb_to_linear integer dtype को [0, 1] में normalise करते हुए transfer function हटाता है (IEC 61966-2-1), फिर linear RGB पर sRGB (D65)→XYZ का 3x3 matrix लगाया जाता है। सफ़ेद (1, 1, 1) (0.9505, 1.0, 1.0890) पर map होता है (Y को 1 पर normalise किया गया पैमाना)।
• input: आख़िरी axis 3 हो तो कोई भी shape ((3,) का 1 रंग, (N, 3) की रंग तालिका, (H, W, 3) की image)। integer dtype (uint8/uint16 आदि) को dtype के अधिकतम मान से भाग दिया जाता है। float [0, 1] में न हो तो MetricContractError (ValueError का subtype)। ध्यान दें: gamma हटाए गए linear मान देने पर gamma दो बार हटता है।
• return value: input जैसे ही shape का float64।
• विफलता: आख़िरी axis 3 नहीं / float [0, 1] के बाहर / non-finite।
आगे xyz_to_lab जोड़ना सामान्य तरीका है (दोनों मिलाकर rgb_to_lab)।
• image_difference_metrics family guide
• colorimetry — Colorimetry और spectra — रंग केवल spectrum × illuminant × observer से तय होता है
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• image_quality_metrics — py -3.11 examples/image_quality_metrics.py
rgb को input के रूप में लेते हैं)xyz_to_lab · luma_limited_u8 · rank_data · tid2013_index
colorspace)rgb_to_lab · lab_to_rgb · xyz_to_lab
*Provenance: imgmetrics.py — IMGMETRICS operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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