colorspace op• Datenarten: rgbimage → lab
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.rgb_to_lab(rgb, white=(0.95047, 1.0, 1.08883)) (die Implementierung direkt: import imgmetrics; imgmetrics.rgb_to_lab(rgb, white=(0.95047, 1.0, 1.08883)); aus dem Register: opsimgmetrics.get("rgb_to_lab"))
sRGB → CIE L\*a\*b\* (D65) — der Schritt vor der ΔE-Messung.
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
`xyz_to_lab(rgb_to_xyz(rgb), white)` の合成。検証と失敗条件はその 2 つに従う:
• `rgb: 最後の軸が 3。整数 dtype は dtype の最大値で [0, 1]` に正規化、
float は `[0, 1] に収まっていることを要求(外れると MetricContractError`)。
線形 RGB ではなく ガンマ付きの sRGB を渡すこと。
• `white`: Lab の白色点。sRGB の行列は D65 固定なので、通常は既定のまま。
• 返り値: 入力と同じ形の float64。`L は [0, 100]、白 (1, 1, 1)` で
`(100, 0, 0)` 付近。
画像 2 枚の色差なら `delta_e_map` が変換から色差まで一度にやる。
`lab_to_rgb` で戻せるが、色域外は切り詰められる。
• Leitfaden zur Familie image_difference_metrics
• 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
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
• 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
lab als Eingabe)lab_to_rgb · delta_e_2000 · delta_e_76
colorspace)lab_to_rgb · rgb_to_xyz · xyz_to_lab
*Provenance: imgmetrics.py — IMGMETRICS Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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