Scikit-Image 中的 RGB 到 XYZ

Question

我正在尝试使用 scikit-image 将图像从 RGB 转换为 XYZ。我发现根据输入类型存在一些差异：

from numpy import array,uint8
import skimage.color

rgb = array([array([[56,79,132],[255,100,70]])]) 
i1 = skimage.color.rgb2xyz(rgb)#rgb.dtype ->dtype('int32')
i2 = skimage.color.rgb2xyz(rgb.astype(uint8))
i3 = skimage.color.rgb2xyz(rgb.astype(float))

print i1[0,1,:]
print i2[0,1,:]
print i3[0,1,:]

这是输出：

[  5.55183419e-09   4.73226247e-09   3.02426596e-09]
[ 0.46907236  0.3082294   0.09272133]
[ 240644.54537677  153080.21825017   39214.47581034]

差异的原因是函数img_to_float 在rgb2xyz 内部使用（请参阅this question）。

但我想知道：使用rgb2xyz 的正确方法是什么？

关于this question，有多种解决方案，具体取决于公式，但同样：rgb2xyz要求的正确图像类型是什么？似乎是unit8，但为什么呢？谢谢！

Answer 1

以下代码应该是不言自明的，但浮点值的范围应在(0, 1) 中，整数类型的完整范围映射到(0, 1)（对于无符号类型）或(-1, 1)（对于有符号类型） ：

>>> from numpy import int32
>>> skimage.color.rgb2xyz((rgb / 255 * (2**31 - 1)).astype(int32))
array([[[ 0.08590003,  0.08097913,  0.2293394 ],
        [ 0.46907236,  0.3082294 ,  0.09272133]]])
>>> skimage.color.rgb2xyz(rgb.astype(uint8))
array([[[ 0.08590003,  0.08097913,  0.2293394 ],
        [ 0.46907236,  0.3082294 ,  0.09272133]]])
>>> skimage.color.rgb2xyz(rgb.astype(float) / 255)
array([[[ 0.08590003,  0.08097913,  0.2293394 ],
        [ 0.46907236,  0.3082294 ,  0.09272133]]])