问题标签 [cielab]

给定 RGB 或 Hex 的颜色，我如何找到与其相似的颜色？通过相似，我的意思是它们应该可以通过小的值来区分。

使用 R 将值转换RGB为HEX值很容易：

如何将 CIELab 值转换为 RGB 和 HEX？

我在 CIELab 色彩空间中有一张图像。我需要对其进行一些处理。所以，有两个问题：

1. 给定一组 Lab 值，如何获得以开尔文为单位的整体图像温度？（例如在相机设置或 Lightroom 中）

2. 具有开尔文的温度值，如何调整图像白平衡以匹配该温度？（就像在 Lightroom 中一样）

我也想知道，如何为颜色做同样的事情。

CIE XYZ 空间中颜色的坐标代表了我们眼睛中每种视锥细胞类型的刺激——因此是三刺激值。并非所有坐标都有(x, y, z)意义（例如，在任何锥体中都不能有负刺激），因此 XYZ 空间中所有可能组合的域将是一个 blob。有时您会发现描绘的 blob，例如在 Wikipedia 上：

（斑点上的颜色毫无意义，因为它们实际上无法在标准 RGB 显示器上显示。）

我现在问自己为什么这个 blob 是有界的。难道我不能(x, y, z)在斑点中选择任何一点并用 缩​​放它alpha*(x,y,z,)，就像我会启动一个光源一样，并且仍然在可见空间中吗？究竟是什么构成了这里的上限？

我目前正在尝试构建一个程序，该程序将接受图像并将其所有单个部分20x20替换为最佳视觉匹配的单个图像（最多 1000 个）。

我研究并了解了 avg RGB/Color，我对如何构建程序的大致想法是，我首先计算平均Color/RGB变换RGB并选择与20x20像素CIE-L*ab差异最小的图像（最多 1000 个）输入图像。

我不是要代码，只是一些可以更好地帮助我理解如何从 1976 比较转换的RGB资源CIE-L*ab。

我对计算距离的欧几里得距离不感兴趣，因为它没有考虑人类的颜色感知。如果有帮助，我正在构建程序NodeJS

谢谢你

我正在使用 PCL 处理点云。我最近不得不将 RGB 中点的颜色信息转换为 Cielab。

我已经看到可以使用 OpenCV，然后我使用了以下代码：

}

我的问题是：我得到的值是否正确？LAB 值不应该是十进制并随负数变化吗？

因此，我尝试使用此处提供的代码“手动”进行转换。当我在 CloudCompare 中可视化这两个云时，我发现它们产生了非常相似的视图，即使在直方图中也是如此。

有人可以向我解释为什么吗？

我正在为一个项目制作一个自定义颜色选择器，它采用 Photoshop 风格，我让所有其他转换按预期工作，但我无法让 RGBToLAB 和 LABToRGB 正常工作。

问题不仅在于颜色没有正确表示，而且转换也不完美。

样本 ：

• 实验室_58:0:0
• XYZ_0.25960986510312:0.25960986510312:0.25960986510312
• RGB _ {R:10 G:8 B:7 A:255}
• XYZ_0.250358161840588:5.51162077338675:66.3836625496266
• 实验室_85.3739502460609:0:0

初始 LAB 和最后一个 LAB 不一样，这说明转换有缺陷。我不仅得到了错误的颜色，而且值也发生了变化，尤其是当 LAB.L 假设为常数时（在此示例中，因为这是滑块当前正在控制的内容）

上面的 LAB->RGB->LAB 转换是有缺陷的，但是 XYZ->RGB->XYZ 转换也是有缺陷的。

显然我对转换 LABToLAB 不感兴趣，但上面确实指出了转换中的一个缺陷。

我尝试过的事情：

1. 维基百科上的这个公式

2. EasyRGB 的代码

3. github上的这个javascript代码

4. 这个 cginc 代码用于统一，这就是我现在的位置

   /li>

我需要 VB.Net 中的代码，这就是为什么我正在为我的项目转换和调整统一代码，但是我被卡住了，需要一些帮助。

如果有人知道我做错了什么，我会很高兴听。

更新1： 我试图通过不匹配两种转换方法来更正转换，我越来越接近完美的转换，但是我担心我可能已经从这个问题上工作了这么长时间。

样本 ：

• 实验室_0:0:0
• XYZ_0.262413383082537:0.262413383082537:0.262413383082537
• RGB _ {R:10 G:8 B:7 A:255}
• XYZ_0.250358161840588:0.253536089358344:0.236754082437929
• 实验室_2.29017121228677：-0.12373260790384：0.261362975778545

如您所见，问题比以前少了，但仍然存在。

更新 2： 进一步测试显示 XNA.Framework.Color 中出现异常不受欢迎的行为，导致任何分数都被解释为 %。这意味着 200.10 将超过最大颜色值 (255) 的 200%，这会将其限制为最大值 (255)，因此除非您指定整数，否则最终可能会得到非常错误的输出。

我也试图与此示例中的代码不匹配。我觉得我在进步，即使我不得不放弃在转换中使用 XNA.Framework.Color 类。

如果我找到一个最终解决方案，我会更新。

更新 3：此处的 在线测试（此处的 源代码）和此处显示我的 LABToXYZ 不正确。

我的结果：

• 实验室_100:0:0
• XYZ _ 95.047:100:100

他们的结果：

• 实验室_100:0:0

• XYZ_95.05:100:108.88

  /li>

但是用全 0 做 LAB 会导致 XYZ 全为 0，这是正确的行为，我不知道出了什么问题，这是不正确的 Z，但我的代码中的错误在哪里？

这里的更多示例似乎表明我的代码是正确的，但我仍然得到一个不正确的 Z。

更新 4： 进一步完善和重做所有代码，我发现对此处找到的示例进行转换和改编，给了我想要的结果，即使这些示例中有一些错误，值得注意的是 ^2.2应该是^2.4。

我还发现了一些精度问题，必须将双精度数转换为整数才能使转换完美，但这可能是最终更新，除非我遇到任何问题，否则我会在继续测试时将这个问题留待一段时间代码在实践中。当我确信代码没有缺陷时，我会回来并将其标记为已回答。

样品：测试 1

• 实验室_1:0:0
• XYZ_0.105222895807779:0.110706172533356:0.120540201839494
• RGB _ 4:4:4:255
• XYZ_0.115400959145268:0.121410793419535:0.132216354033874
• 实验室_1:0:0

测试 2

• 实验室_10:0:0
• XYZ_1.07024816003116:1.12601992701628:1.22604427713313
• RGB _ 27:27:27:255
• XYZ_1.04175693531671:1.09600940064882:1.19355423730657
• 实验室_10:0:0

测试 3

• 实验室_100:0:0
• XYZ _ 95.047:100:108.883
• RGB _ 255:255:255:255
• XYZ_95.05:100:108.9
• 实验室_100:0:0

测试 4

• 实验室_11:0:0
• XYZ_1.19854884694432:1.26100649883144:1.37302170612264
• RGB _ 29:29:29:255
• XYZ_1.16783071832485:1.22864883569159:1.33799858206814
• 实验室_11:0:0

如上所示，有一个微小的变化，如果不四舍五入，会导致不完美的转换。

课程

转换器

在我将其标记为已解决之前，需要进一步测试。

更新5：到目前为止还没有任何问题......当只发布问题时，我不知道如何将其标记为已回答。完整的免费代码和更多可以在这里找到。

我正在寻找一个包含大量高分辨率 CIE L a b* 图像的数据库。你知道我在哪里可以找到它吗？我只找到了 RGB 图像。

我正在尝试读取 RGB 8 位图像，将其转换为 Lab 并保存。结果总是被解释为 RGB 图像，而且非常奇怪（饱和）。

我尝试不规范化值或使用 RGB2Lab 或将图像转换为 32FC，但没有任何效果。

normalizeLabValues 是一个用于解决 8 位图像转换为 Lab 问题的函数：

我想获得一个 Lab 图像，但如果我尝试用 Photoshop 打开结果，它是 RGB 且高度饱和的。

在 Photoshop 中，可以在 CIE L a b* 颜色空间中调整 L、a 和 b 的颜色曲线。我正在尝试使用 python 中的伽马校正执行类似的图像增强过程。

但是，这只会在一个方向上调整曲线，朝向左上角或右下角。我可以在 python 中执行任何转换来调整曲线吗？

我已经应用了伽玛校正技术，但这会使颜色偏斜太多。

我已经尝试了以下代码进行伽马校正