cv.COLOR_BGR2LAB 给出错误的范围

Question

在下面的代码中，我使用了一个 4096*4096 像素的 png 图像，其中包括所有可能的 RGB 颜色（不是相同像素的两倍，可以在这里找到http://allrgb.com/starry-night） 然后我将 RGB 值转换为 LAB 值并检查每个通道的范围

import cv2 as cv
import numpy as np

im=cv.imread('allrgb.png')


im=im.astype(np.uint8)

colors_lab=cv.cvtColor(im,cv.COLOR_BGR2LAB)

m=np.amin(colors_lab[...,...,0])    

结果如下：

如果原始图像的类型为 uint8，则 R[0,255],G[0,255],B[0,255] 给出 L[0,255],A[42,226],B[20,223]

如果原始图像的类型为 float32，则 R[0,1],G[0,1],B[0,1] 给出 L[0,100],A[-86.1813,98.2351],B[-107.862, 94.4758]

在任何情况下，Lab 范围都不是预期的范围，这是由开放的 CV 文档给出的

知道怎么解释吗？

Answer 1

在转换浮动图像时，从 OpenCV 返回的 LAB 值永远不会超出 0 ≤ L ≤ 100、-127 ≤ a ≤ 127、-127 ≤ b ≤ 127 的范围 (OpenCV color conversions)。转换8位图像时，L的范围乘以255/100，a和b得到128的偏移量，填满8位范围。

但无论图像数据类型如何：LAB 色彩空间的色域超过 RGB 色彩空间之一，例如参见LAB 上的维基百科文章中的第二段。

因此，当您从 RGB/BGR 转换为 LAB 时，您将永远无法获得完整的 LAB 范围，因为 LAB 包含无法用 RGB 表示的颜色。