colorspace op• Data kinds: rgb → lab
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.xyz_to_lab(xyz, white=(0.95047, 1.0, 1.08883)) (implementation को सीधे call करना हो तो import imgmetrics; imgmetrics.xyz_to_lab(xyz, white=(0.95047, 1.0, 1.08883)), registry से लेना हो तो opsimgmetrics.get("xyz_to_lab"))
CIE XYZ → CIE 1976 L*a*b*। default white point D65 2° है।
सूत्र: t = XYZ / white लेकर f(t) = cbrt(t) (t > (6/29)^3), अन्यथा 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: कोई भी shape जिसकी आख़िरी axis 3 हो। rgb_to_xyz के output जैसा, जिस पैमाने में Y = 1 सफ़ेद है।
• white: white point (Xn, Yn, Zn) की 3 धनात्मक संख्याएँ। default D65_WHITE = (0.95047, 1.0, 1.08883)। किसी अन्य light source (D50 आदि) में लिए गए XYZ के लिए इसे बदलें।
• return value: input जैसे ही shape का float64। L सफ़ेद पर 100 और काले पर 0। a/b signed हैं।
• विफलता (MetricContractError): आख़िरी axis 3 नहीं / white में 3 तत्व नहीं, या उसमें 0 या उससे कम मान है। XYZ की value range जाँची नहीं जाती (ऋणात्मक या 1 से अधिक मान भी वैसे ही गणना में जाते हैं)।
delta_e_76 / delta_e_2000 इसी Lab को input लेते हैं।
• 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
lab को input के रूप में लेते हैं)lab_to_rgb · delta_e_2000 · delta_e_76 · luma_limited_u8 · rank_data · tid2013_index
colorspace)rgb_to_lab · lab_to_rgb · rgb_to_xyz
*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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