rgb_to_lab — IMGMETRICS `colorspace` op

• 데이터 종류: rgbimage → lab

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.rgb_to_lab(rgb, white=(0.95047, 1.0, 1.08883))(구현을 직접 호출하려면 import imgmetrics; imgmetrics.rgb_to_lab(rgb, white=(0.95047, 1.0, 1.08883)), 원장에서 가져오려면 opsimgmetrics.get("rgb_to_lab"))

사용법

sRGB → CIE L\*a\*b\*(D65). ΔE 를 재기 전 단계.

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

`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。

자세한 사용 가이드

• image_difference_metrics 패밀리 가이드

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

• 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

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• 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

타입이 이어지는 다음 연산자(`lab` 를 입력으로 받는 것)

lab_to_rgb · delta_e_2000 · delta_e_76

같은 카테고리(`colorspace`)

lab_to_rgb · 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).*

rgb_to_lab — IMGMETRICS colorspace op

사용법