Mahotas - XYZ 到 LAB 轉換

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我們在之前的教程中討論了 XYZ 和 LAB 色彩空間。現在讓我們討論一下如何將 XYZ 色彩空間轉換為 LAB 色彩空間。

要將 XYZ 轉換為 LAB，我們需要使用特定的公式進行一些計算。這些公式涉及根據參考白點調整 XYZ 值，參考白點代表了觀察顏色的標準。

然後使用數學方程將調整後的值轉換為 LAB 分量。

簡單來說，XYZ 到 LAB 的轉換使我們能夠以更符合人眼感知的方式來表示顏色，從而更容易準確地分析和比較顏色。

Mahotas 中的 XYZ 到 LAB 轉換

在 Mahotas 中，我們可以使用 **colors.xyz2lab()** 函式將 XYZ 影像轉換為 LAB 影像。

Mahotas 中的 XYZ 到 LAB 轉換涉及以下步驟：

• **規範化 XYZ 值** - 首先，我們需要透過將 XYZ 值除以白點值來規範化它們。白點表示被認為是純白色的參考顏色。

  此規範化步驟確保顏色值相對於白點。

• **計算 LAB 值** - 一旦 XYZ 值被規範化，Mahotas 使用特定的轉換矩陣將它們轉換為 LAB。這種轉換考慮了人類顏色感知中的非線性，並相應地調整顏色值。

• **獲得 LAB 值** - 最後，Mahotas 提供了您開始使用的顏色的 LAB 值。然後可以使用生成的 LAB 值根據其亮度和兩個顏色軸來描述顏色。

  • **L 分量** - LAB 中的 L 分量表示顏色的亮度，範圍從 0 到 100。較高的值表示較亮的顏色，而較低的值表示較暗的顏色。

  • **A 和 B 分量** - LAB 中的 A 和 B 分量表示顏色資訊。A 分量範圍從綠色 (-) 到紅色 (+)，而 B 分量範圍從藍色 (-) 到黃色 (+)。

    這些分量提供了有關 XYZ 值的顏色特徵的資訊。

使用 mahotas.colors.xyz2lab() 函式

mahotas.colors.xyz2lab() 函式以 XYZ 影像作為輸入，並返回影像的 LAB 版本。

生成的 LAB 影像保留了原始 XYZ 影像的結構和整體內容，但更新了每個畫素的顏色。

語法

以下是 Mahotas 中 xyz2lab() 函式的基本語法：

mahotas.colors.xyz2lab(xyz, dtype={float})

其中，

• **xyz** - 它是 XYZ 色彩空間中的輸入影像。

• **dtype（可選）** - 它是返回影像的資料型別（預設為浮點數）。

示例

在以下示例中，我們使用 mh.colors.xyz2lab() 函式將 XYZ 影像轉換為 LAB 影像：

import mahotas as mh
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as mtplt
# Loading the image
image = mh.imread('sun.png')
# Converting RGB to XYZ
xyz_image = mh.colors.rgb2xyz(image)
# Converting XYZ to LAB
lab_image = mh.colors.xyz2lab(xyz_image)
# Creating a figure and axes for subplots
fig, axes = mtplt.subplots(1, 2)
# Displaying the XYZ image
axes[0].imshow(xyz_image)
axes[0].set_title('XYZ Image')
axes[0].set_axis_off()
# Displaying the LAB image
axes[1].imshow(lab_image)
axes[1].set_title('LAB Image')
axes[1].set_axis_off()
# Adjusting spacing between subplots
mtplt.tight_layout()
# Showing the figures
mtplt.show()

輸出

以下是上述程式碼的輸出：

隨機影像的 XYZ 到 LAB 轉換

我們可以透過首先建立具有任何所需尺寸的影像，然後將隨機值分配給每個畫素的 X、Y 和 Z 通道，將隨機生成的 XYZ 影像轉換為 LAB 色彩空間。

X、Y 和 Z 通道表示不同的顏色分量。獲得 XYZ 影像後，就可以將其轉換為 LAB 影像。

生成的影像將位於 LAB 色彩空間中，具有不同的亮度和顏色通道。

示例

以下示例顯示了將隨機生成的 XYZ 影像轉換為 LAB 影像：

import mahotas as mh
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as mtplt
# Function to create XYZ image
def create_xyz_image(width, height):
   xyz_image = np.zeros((height, width, 3), dtype=np.float32)
   for y in range(height):
      for x in range(width):
         # Assign XYZ values to the pixel
         xyz_image[y, x, 0] = 0.035319468
         xyz_image[y, x, 1] = 0.655582062
         xyz_image[y, x, 2] = 0.157362328
   return xyz_image
# Defining the dimensions of the image
width = 512
height = 512
# Generating the XYZ image
xyz_image = create_xyz_image(width, height)
# Converting XYZ to LAB
lab_image = mh.colors.xyz2lab(xyz_image)
# Creating a figure and axes for subplots
fig, axes = mtplt.subplots(1, 2)
# Displaying the XYZ image
axes[0].imshow(xyz_image)
axes[0].set_title('XYZ Image')
axes[0].set_axis_off()
# Displaying the LAB image
axes[1].imshow(lab_image)
axes[1].set_title('LAB Image')
axes[1].set_axis_off()
# Adjusting spacing between subplots
mtplt.tight_layout()
# Showing the figures
mtplt.show()

輸出

上述程式碼的輸出如下：