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"))
CIE L\*a\*b\* → sRGB `[0, 1]. **색역 밖은 잘립니다**. 따라서 rgb_to_lab` 와의 왕복은 색역 안에서만 일치합니다(테스트로 고정).
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
手順: `fy = (L + 16) / 116、fx = fy + a / 500、fz = fy - b / 200` を
`xyz_to_lab の逆関数で XYZ に戻し(white` を掛ける)、XYZ→線形 RGB の
逆行列を掛けてから sRGB の伝達関数を掛ける。伝達関数の手前で線形 RGB を
`[0, 1]` に 無言でクリップする ―― ここが「色域外は切り詰め」の実体で、
例外は出ない。
• `lab`: 最後の軸が 3 の任意の形。
• `white: rgb_to_lab` で使ったものと同じ白色点を渡す(検証はしない)。
• 返り値: 入力と同じ形の float64、値域 `[0, 1]` のガンマ付き sRGB。
8 bit にするなら呼び出し側で 255 倍して丸める。
• 失敗(`MetricContractError`): 最後の軸が 3 でない。
• image_difference_metrics 패밀리 가이드
• colorimetry — 測色と分光の知識 — 色は「分光 × 光源 × 観測者」でしか決まらない
• 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.
• image_quality_metrics — py -3.11 examples/image_quality_metrics.py
rgbimage 를 입력으로 받는 것)rgb_to_lab · rgb_to_xyz · delta_e_map
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).*
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