rgb_to_lab — IMGMETRICS `colorspace` op

• データ種: rgbimage → lab

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.rgb_to_lab(rgb, white=(0.95047, 1.0, 1.08883)) (実装を直接呼ぶなら import imgmetrics; imgmetrics.rgb_to_lab(rgb, white=(0.95047, 1.0, 1.08883))、台帳から引くなら opsimgmetrics.get("rgb_to_lab"))

使い方

sRGB → CIE L\*a\*b\*(D65)。ΔE を測る前段。

`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。

詳しい使い方ガイド

• image_difference_metrics ファミリガイド

背景知識ガイド(この op の手前にある物理・規約)

• 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

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータカタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• 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

型が繋がる次の op(`lab` を入力に取れる)

lab_to_rgb · delta_e_2000 · delta_e_76

同カテゴリ(`colorspace`)

lab_to_rgb · rgb_to_xyz · xyz_to_lab

*Provenance: imgmetrics.py — IMGMETRICS operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

rgb_to_lab — IMGMETRICS colorspace op

使い方