opencv（RGB -> LAB）中的颜色空间转换 - 红色不会产生预期值

Question

以下使用 RGB 颜色 255,0,0 创建红色图像

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2

width = 5
height = 2

array = np.zeros([height, width, 3], dtype=np.uint8)
array[:,:] = [255, 0, 0] # make it red

print(array)

plt.imshow(array)
plt.show()

输出：

[[[255   0   0]
  [255   0   0]
  [255   0   0]
  [255   0   0]
  [255   0   0]]

 [[255   0   0]
  [255   0   0]
  [255   0   0]
  [255   0   0]
  [255   0   0]]]

如果我将数组转换为 LAB 空间：

array = cv2.cvtColor(array, cv2.COLOR_BGR2LAB)

print(array)

结果如下所示：

[[[ 82 207  20]
  [ 82 207  20]
  [ 82 207  20]
  [ 82 207  20]
  [ 82 207  20]]

 [[ 82 207  20]
  [ 82 207  20]
  [ 82 207  20]
  [ 82 207  20]
  [ 82 207  20]]]

根据http://colorizer.org/，红色的值应该是：

lab(53.23, 80.11, 67.22)

为什么 opencv 会产生不同的值？我错过了什么吗？有没有可以查找的网站，例如，opebcv 的 Lab 颜色编号中的红色？谢谢。

PS：

一个问题是我使用了 COLOR_BGR2LAB 而不是 COLOR_RGB2LAB（感谢 Mark Setchell），但它仍然没有产生预期的 53.23、80.11、67.22 向量：54.4 83.2 78。这不接近但不一样。 ..

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2

width = 5
height = 2

array = np.zeros([height, width, 3], dtype=np.uint8)
array[:,:] = [255, 0, 0] # make it red

print(array)

array = cv2.cvtColor(array, cv2.COLOR_RGB2LAB)
array = array / 2.5

print(array)

Answer 1

您以 RGB 顺序创建图像，所以这个

array = cv2.cvtColor(array, cv2.COLOR_BGR2LAB)

应该是：

array = cv2.cvtColor(array, cv2.COLOR_RGB2LAB)

如果你使用 OpenCV cv2.imshow(array) 和 cv2.waitKey() 显示它，你会看到 OpenCV 认为它是蓝色的。

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关于您看到的在线转换器和 OpenCV 之间的差异，我只能假设这与使用uint8 RGB 值产生的舍入误差有关。如果你转换成float 类型，问题就消失了：

Lab = cv2.cvtColor(array.astype(np.float32), cv2.COLOR_RGB2LAB)

# Result
array([[[53.240967, 80.09375 , 67.203125],
        [53.240967, 80.09375 , 67.203125],
        [53.240967, 80.09375 , 67.203125],
        [53.240967, 80.09375 , 67.203125],
        [53.240967, 80.09375 , 67.203125]],

       [[53.240967, 80.09375 , 67.203125],
        [53.240967, 80.09375 , 67.203125],
        [53.240967, 80.09375 , 67.203125],
        [53.240967, 80.09375 , 67.203125],
        [53.240967, 80.09375 , 67.203125]]], dtype=float32)

---

顺便说一句，我注意到scikit-image 选择在您传递float 时自动返回给您uint8：

from skimage import color
import numpy as np

# Make a rather small red image
array = np.full((1, 1, 3), [255,0,0], dtype=np.uint8)

# Convert to Lab with scikit-image
Lab = color.rgb2lab(array)

# Result
array([[[53.24058794, 80.09230823, 67.20275104]]])

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只是为了好玩，当我们在做的时候，看看 ImageMagick 是怎么做到的：

magick xc:red -colorspace lab txt:
# ImageMagick pixel enumeration: 1,1,65535,cielab
0,0: (34891.4,53351.7,17270.9)  #884BD068C376 cielab(53.2408,80.0943,67.202)