xyz_to_lab — IMGMETRICS `colorspace` op

• データ種: rgb → lab

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

使い方

CIE XYZ → CIE 1976 L\*a\*b\*。既定の白色点は D65 2°。

式: `t = XYZ / white として f(t) = cbrt(t)(t > (6/29)^3`)、

それ以外は `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: 最後の軸が 3 の任意の形。rgb_to_xyz` の出力と同じ、Y = 1 が白の尺度。

• `white: 白色点 (Xn, Yn, Zn) の 3 つの正の数。既定 D65_WHITE` =

`(0.95047, 1.0, 1.08883)`。別の光源(D50 など)で撮った XYZ ならここを変える。

• 返り値: 入力と同じ形の float64。`L は白で 100、黒で 0。a/b` は符号つき。

• 失敗(`MetricContractError): 最後の軸が 3 でない / white` が 3 要素でない、

または 0 以下を含む。XYZ の値域は検査しない(負や 1 超もそのまま計算する)。

`delta_e_76 / delta_e_2000` はこの Lab を入力にする。

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

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`)

rgb_to_lab · lab_to_rgb · rgb_to_xyz

*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)。*

xyz_to_lab — IMGMETRICS colorspace op

使い方