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映射矩阵似乎有 3 个主要变化,它们与小数点后第 3 位或第 4 位不同。哪个将被视为标准矩阵?
RGB -> XYZ
+0.4124564 +0.3575761 +0.1804375
+0.2126729 +0.7151522 +0.0721750
+0.0193339 +0.1191920 +0.9503041
XYZ -> RGB (by inverting RGB -> XYZ)
+3.2404542 -1.5371385 -0.4985314
-0.9692660 +1.8760108 +0.0415560
+0.0556434 -0.2040259 +1.0572252
XYZ -> RGB
+3.2406255 -1.5372080 -0.4986286
-0.9689307 +1.8757561 +0.0415175
+0.0557101 -0.2040211 +1.0569959
XYZ -> RGB
+3.24096994 -1.53738318 -0.49861076
-0.96924364 +1.87596750 +0.04155506
+0.05563008 -0.20397696 +1.05697151
最佳答案
严格来说,这些都不正确,因为它们源自 IEC 61966-2-1:1999 给出的原色和白点,并在一些任意小数位四舍五入。因此,这里有两个真正的选择,要么使用标准给出的矩阵,即四舍五入到小数点后 4 位,要么直接以全机器精度(理想情况下为 double )计算归一化主矩阵及其逆矩阵。
MATRIX_sRGB_TO_XYZ = np.array([
[0.4124, 0.3576, 0.1805],
[0.2126, 0.7152, 0.0722],
[0.0193, 0.1192, 0.9505],
])
"""
*sRGB* colourspace to *CIE XYZ* tristimulus values matrix.
MATRIX_sRGB_TO_XYZ : array_like, (3, 3)
"""
MATRIX_XYZ_TO_sRGB = np.array([
[3.2406, -1.5372, -0.4986],
[-0.9689, 1.8758, 0.0415],
[0.0557, -0.2040, 1.0570],
])
"""
*CIE XYZ* tristimulus values to *sRGB* colourspace matrix.
MATRIX_XYZ_TO_sRGB : array_like, (3, 3)
"""
IEC 61966-2-1:1999 使用原色和白点的 ITU-R BT.709 没有指定矩阵,例如,以 double 计算它们:
>>> import colour
>>> import numpy as np
>>> np.set_printoptions(formatter={'float': '{:0.15f}'.format}, suppress=True)
>>> colour.models.RGB_COLOURSPACE_BT709.matrix_RGB_to_XYZ
array([[0.412390799265959, 0.357584339383878, 0.180480788401834],
[0.212639005871510, 0.715168678767756, 0.072192315360734],
[0.019330818715592, 0.119194779794626, 0.950532152249661]])
>>> colour.models.RGB_COLOURSPACE_BT709.matrix_XYZ_to_RGB
array([[3.240969941904523, -1.537383177570094, -0.498610760293003],
[-0.969243636280880, 1.875967501507721, 0.041555057407176],
[0.055630079696994, -0.203976958888977, 1.056971514242879]])
从技术上讲,舍入差异应该被使用 8 位整数表示的任何量化效果吸收,但是当您使用浮点值并且 IEC 61966-2-1:1999 矩阵不能正确往返时,它们会产生后果例子。
关于image - 哪个矩阵对于将 XYZ 映射到 sRGB 的线性 RGB 是正确的?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/66360637/
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