光谱 CIE X Y Z

光谱的CIE XYZ值是根据CIE标准观察者函数和光谱数据计算得出的。CIE标准观察者函数描述了人眼对不同波长的光的敏感度，而光谱数据描述了光的强度随波长的变化。通过将光谱数据乘以CIE标准观察者函数并对结果进行积分，可以得出CIE XYZ值。下面是计算CIE XYZ值的简单步骤：

1. 读取光谱数据，将其转换为能量谱，即每个波长下的辐射能量（或辐射通量）。

2. 加权能量谱，即将能量谱乘以CIE标准观察者函数（例如CIE 1931标准观察者函数），得到三个加权能量谱，分别对应于CIE XYZ三刺激值的权重。

3. 对三个加权能量谱进行积分，积分范围为可见光谱范围（通常为380-780nm），得到CIE XYZ三刺激值。

下面是一个简单的Python示例代码：

import numpy as np

# CIE 1931 standard observer functions
xbar = np.loadtxt('cie_x.csv', delimiter=',')
ybar = np.loadtxt('cie_y.csv', delimiter=',')
zbar = np.loadtxt('cie_z.csv', delimiter=',')

# sample spectral data
wavelengths = np.loadtxt('spectral_data.csv', delimiter=',', usecols=0)
spectral_data = np.loadtxt('spectral_data.csv', delimiter=',', usecols=1)

# interpolate CIE functions to match spectral data
x_interp = np.interp(wavelengths, xbar[:,0], xbar[:,1])
y_interp = np.interp(wavelengths, ybar[:,0], ybar[:,1])
z_interp = np.interp(wavelengths, zbar[:,0], zbar[:,1])

# calculate XYZ values
X = np.trapz(spectral_data * x_interp, wavelengths)
Y = np.trapz(spectral_data * y_interp, wavelengths)
Z = np.trapz(spectral_data * z_interp, wavelengths)

print('CIE XYZ values: {:.4f}, {:.4f}, {:.4f}'.format(X, Y, Z))

这个示例代码读取CIE标准观察者函数和样本光谱数据，使用numpy库中的interp函数将CIE函数插值到与光谱数据相同的波长上，然后使用numpy的trapz函数对加权能量谱进行积分，最终得到CIE XYZ三刺激值。