Convertissez une image RGB - > Lab avec python
Quelle est la méthode préférée pour effectuer la conversion en utilisant PIL/Numpy/SciPy aujourd'hui?
3 réponses
depuis 2010, date à laquelle la question liée à la question a été posée, le code correspondant est passé de scipy à une boîte à outils séparée.: http://scikit-image.org /
voici donc le code que je cherchais:
from skimage import io, color
rgb = io.imread(filename)
lab = color.rgb2lab(rgb)
Il convient également de noter que, en raison de Laboratoire nature srgb>laboratoire de conversion dépend d'un paramètre supplémentaire: whitepoint , par exemple:
* Photoshop utilise un point blanc appelé D50 (qui est une norme pour icc)
• OpenCV et skimage utilisation D65 (qui est un standard pour srgb).
• par défaut Matlab la mise en œuvre utilise D50 (il est capable d'utiliser autres ),
Cette belle FAQ explique cette way:
vous devez utiliser D65 sauf si vous avez une bonne raison d'utiliser quelque chose autre.
L'industrie de l'imprimerie utilise couramment le D50 et la photographie utilise D55.
Il s'agit de compromis entre les conditions (tungstène) et l'observation de la lumière du jour.
vous pouvez dire à quel point blanc vous avez affaire en convertissant RGB (0,0,255) En Lab:
• D50 vous donnerait (30, 68, -112)
• D55 (30, 73, -110)
* D65 (32, 79, -108)
les nombres après " D "correspondent à la température de couleur (interne) utilisée du point blanc: D50 = 5003 K (bleuâtre), D65 = 6504 K (jaunâtre)
je remercie Alex et Roman pour leurs réponses parce qu'ils m'ont pointé vers la droite direction.
j'ai trouvé ce code sur l'ancien site Adobe Cookbook et je l'ai adapté pour Python. Il ne nécessite pas de modules ou de composants tiers:
def rgb2lab ( inputColor ) :
num = 0
RGB = [0, 0, 0]
for value in inputColor :
value = float(value) / 255
if value > 0.04045 :
value = ( ( value + 0.055 ) / 1.055 ) ** 2.4
else :
value = value / 12.92
RGB[num] = value * 100
num = num + 1
XYZ = [0, 0, 0,]
X = RGB [0] * 0.4124 + RGB [1] * 0.3576 + RGB [2] * 0.1805
Y = RGB [0] * 0.2126 + RGB [1] * 0.7152 + RGB [2] * 0.0722
Z = RGB [0] * 0.0193 + RGB [1] * 0.1192 + RGB [2] * 0.9505
XYZ[ 0 ] = round( X, 4 )
XYZ[ 1 ] = round( Y, 4 )
XYZ[ 2 ] = round( Z, 4 )
XYZ[ 0 ] = float( XYZ[ 0 ] ) / 95.047 # ref_X = 95.047 Observer= 2°, Illuminant= D65
XYZ[ 1 ] = float( XYZ[ 1 ] ) / 100.0 # ref_Y = 100.000
XYZ[ 2 ] = float( XYZ[ 2 ] ) / 108.883 # ref_Z = 108.883
num = 0
for value in XYZ :
if value > 0.008856 :
value = value ** ( 0.3333333333333333 )
else :
value = ( 7.787 * value ) + ( 16 / 116 )
XYZ[num] = value
num = num + 1
Lab = [0, 0, 0]
L = ( 116 * XYZ[ 1 ] ) - 16
a = 500 * ( XYZ[ 0 ] - XYZ[ 1 ] )
b = 200 * ( XYZ[ 1 ] - XYZ[ 2 ] )
Lab [ 0 ] = round( L, 4 )
Lab [ 1 ] = round( a, 4 )
Lab [ 2 ] = round( b, 4 )
return Lab
modifier: exemple de code pyCMS:
from PIL import Image
import pyCMS
im = Image.open(...)
im2 = pyCMS.profileToProfile(im, pyCMS.createProfile("sRGB"), pyCMS.createProfile("LAB"))
Edit: Oreiller, le PIL fourche, semble avoir pyCMS construit en.
vous pouvez utiliser pyCMS ( http://www.cazabon.com/pyCMS / ) qui fonctionne avec des images PIL.
si la vitesse n'est pas un facteur, utilisez python-colormath ( http://code.google.com/p/python-colormath / ).