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假设我们在图像内有 5 个圆圈的 l,a,b 值。这些值是使用 OpenCV 计算的。
imlab=cv2.cvtColor(circle_img_only,cv2.COLOR_BGR2LAB).astype("float32")
LAB Measured Colors Values =
[[ 27.553 -26.39 7.13 ]
[ 28.357 -27.08 7.36 ]
[ 28.365 -27.01 7.21 ]
[ 29.749 -27.78 7.42 ]
[ 28.478 -26.81 7.14 ]]
LAB Reference Colors Values =
[35.07, -24.95, 3.12]
[35.09, -24.95, 3.18]
[35.0, -25.6, 3.21]
[34.97, -25.76, 3.36]
[35.38, -24.55, 2.9]
def first_order_colour_fit(m_1, m_2 , rcond=1):
"""
Colour Fitting
==============
Performs a first order colour fit from given :math:`m_1` colour array to
:math:`m_2` colour array. The resulting colour fitting matrix is computed
using multiple linear regression.
The purpose of that object is for example the matching of two
*ColorChecker* colour rendition charts together
Parameters
----------
m_1 : array_like, (3, n)
Test array :math:`m_1` to fit onto array :math:`m_2`.
m_2 : array_like, (3, n)
Reference array the array :math:`m_1` will be colour fitted against.
Simply: Creating and clculating CCM - Color Correction Matrix
"""
print('CCM - Color Correction Matrix = ')
ColorCorrectionMatrix = np.transpose(np.linalg.lstsq(m_1, m_2 , rcond)[0])
CCM - Color Correction Matrix =
[[-0.979 -2.998 -2.434]
[ 0.36 1.467 0.568]
[ 0.077 0.031 0.241]]
def CorrectedMeasuredLABValues(measured_colors_by_app , ColorCorrectionMatrix , reference_LAB_colors_values ):
CorrectedMeasured_LAB_Values = np.zeros_like(measured_colors_by_app , dtype=object)
print('\n\n\n\n Corrected Measured LAB Values Matrix = ')
for i in range(measured_colors_by_app.shape[0]):
print(ColorCorrectionMatrix.dot(measured_colors_by_app[i]))
CorrectedMeasured_LAB_Values[i] = ColorCorrectionMatrix.dot(measured_colors_by_app[i])
Corrected Measured LAB Values Matrix =
[ 34.766 -24.742 3.033]
[ 35.487 -25.334 3.129]
[ 35.635 -25.314 3.096]
[ 36.076 -25.825 3.23 ]
[ 35.095 -25.019 3.094]
最佳答案
如果你这样做
ColorCorrectionMatrix = np.linalg.lstsq(m_1, m_2)[0]
m_3 = np.matmul(m_1, ColorCorrectionMatrix)
m_3
接近
m_2
.也就是说,第一行解方程
m_1
的简单矩阵乘法与
x
由
np.linalg.lstsq
找到应该近似
m_2
.
ColorCorrectionMatrix
的计算中删除转置。 .
m_1
,这可以重写为单个矩阵乘法。和
m_2
.这称为齐次坐标,参见
this Wikipedia article想知道这是什么样子。
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!