Lab 色差计算 python

Lab色彩空间是一种颜色模型，常用于色彩管理和图像处理中，它将色彩分解为亮度（L）和两个颜色分量（a 和 b），分别表示色调和饱和度。在Python中，我们可以使用诸如`scikit-image`或`colour`这样的库来进行Lab色差的计算。

`scikit-image`库中的`color.rgb2lab()`函数可以将RGB色彩转换为Lab色彩，而`color.deltaE_CIE2000()`则提供了计算两种Lab色彩之间Delta E值的方法，这个值用来衡量色彩的差异程度，Delta E越小，表示颜色越接近。

以下是一个简单的示例：

from skimage import color

# 假设我们有RGB颜色1和RGB颜色2
rgb_color1 = (255, 128, 0)  # 橙色
rgb_color2 = (255, 255, 0)  # 黄色

# 将RGB转换为Lab
lab_color1 = color.rgb2lab(rgb_color1)
lab_color2 = color.rgb2lab(rgb_color2)

# 计算两者之间的色差
delta_E = color.deltaE_CIE2000(lab_color1, lab_color2)

print("Delta E: ", delta_E)

如果你想要了解更多关于Lab色差的具体用法、误差阈值选择，或者不同库之间的差异，你可以提问：

相关问题

Python计算黑白照片与彩色化后的色差代码

要计算黑白照片与彩色化后的色差，可以使用 Python 的 Pillow 库和 skimage 库。

首先，我们需要将黑白照片和彩色化后的照片都转换为 Lab 颜色空间，然后计算两者之间的欧式距离。

代码如下：

from PIL import Image
from skimage import color, io
import numpy as np

# 读取黑白照片和彩色化后的照片
bw_img = Image.open("bw_image.jpg")
colorized_img = io.imread("colorized_image.jpg")

# 将图像转换为 Lab 颜色空间
bw_lab = color.rgb2lab(bw_img)
colorized_lab = color.rgb2lab(colorized_img)

# 计算两者之间的欧式距离
diff = np.sqrt(np.sum((bw_lab - colorized_lab) ** 2))

print("色差：", diff)

其中，`bw_image.jpg` 是黑白照片的文件名，`colorized_image.jpg` 是彩色化后的照片的文件名。输出结果为色差的值，值越小表示两张图片的颜色越接近。

ciede2000色差公式的python实现

CIEDE2000色差公式是一种用于计算颜色之间差异的公式，它考虑了颜色感知的非线性，因此在衡量人眼观察到的颜色差异方面更准确。下面是一个简单的Python实现：

import math

def ciede2000(L1, a1, b1, L2, a2, b2):
    # 定义一些常量
    K_l = 1
    K_c = 1
    K_h = 1

    # 计算C1和C2
    C1 = math.sqrt(math.pow(a1, 2) + math.pow(b1, 2))
    C2 = math.sqrt(math.pow(a2, 2) + math.pow(b2, 2))

    # 计算平均C值
    C_bar = (C1 + C2) / 2
    
    # 计算G
    G = 0.5 * (1 - math.sqrt(math.pow(C_bar, 7) / (math.pow(C_bar, 7) + math.pow(25, 7))))

    # 计算a'1和a'2
    a1_p = (1 + G) * a1
    a2_p = (1 + G) * a2

    # 计算C'1和C'2
    C1_p = math.sqrt(math.pow(a1_p, 2) + math.pow(b1, 2))
    C2_p = math.sqrt(math.pow(a2_p, 2) + math.pow(b2, 2))

    # 计算h'1和h'2
    h1_p = math.atan2(b1, a1_p)
    h2_p = math.atan2(b2, a2_p)

    if h1_p * h2_p < 0:
        h_p = (h1_p + h2_p + 2 * math.pi) / 2
    else:
        h_p = (h1_p + h2_p) / 2

    # 计算delta_L_p、delta_C_p和delta_h_p
    delta_L_p = L2 - L1
    delta_C_p = C2_p - C1_p

    if C1_p * C2_p == 0:
        delta_h_p = 0
    elif abs(h1_p - h2_p) <= math.pi:
        delta_h_p = h2_p - h1_p
    elif h2_p - h1_p > math.pi:
        delta_h_p = h2_p - h1_p - 2 * math.pi
    elif h2_p - h1_p < -math.pi:
        delta_h_p = h2_p - h1_p + 2 * math.pi

    delta_H_p = 2 * math.sqrt(C1_p * C2_p) * math.sin(delta_h_p / 2)

    # 计算Lp、Cp和Hp
    L_p = (L1 + L2) / 2
    C_p = (C1_p + C2_p) / 2

    if C1_p * C2_p == 0:
        H_p = h1_p + h2_p
    elif abs(h1_p - h2_p) > math.pi and h2_p + h1_p < 2 * math.pi:
        H_p = h1_p + h2_p + 2 * math.pi
    elif abs(h1_p - h2_p) > math.pi and h2_p + h1_p >= 2 * math.pi:
        H_p = h1_p + h2_p - 2 * math.pi
    else:
        H_p = h1_p + h2_p

    delta_theta = math.radians(30) * math.exp(-1 * math.pow(((math.degrees(H_p) - 275) / 25), 2))

    # 计算RT
    R_T = -2 * math.sqrt(math.pow(C_p, 7) / (math.pow(C_p, 7) + math.pow(25, 7))) * math.sin(2 * delta_theta)

    # 计算CIEDe2000色差值
    delta_E = math.sqrt(math.pow(delta_L_p / (K_l * 1), 2) + math.pow(delta_C_p / (K_c * 1), 2) + math.pow(delta_H_p / (K_h * 1), 2) + R_T * (delta_C_p / (K_c * 1)) * (delta_H_p / (K_h * 1)))

    return delta_E

这个函数接受两个颜色的Lab值作为输入，并返回它们之间的CIEDE2000色差值。您可以将L1，a1，b1作为第一个颜色的亮度，色度和色度方向值传递，将L2，a2，b2作为第二个颜色的值传递。请注意，这只是一个简单的实现，实际应用中可能需要更多的错误处理和边界情况的考虑。