Преобразование 8-битного изображения OpenCV BGR в CIE L*a*b*

Question

Я пытаюсь конвертировать данный Mat представление изображения RGB с 8-битной глубиной в Lab с использованием функции, представленной в документации:

cvtColor(source, destination, <conversion code>);

Я пробовал следующие конверсионные коды:

CV_RGB2Lab
CV_BGR2Lab
CV_LBGR2Lab

Каждый раз я получал странные результаты со значением "L", превышающим 100 для некоторых образцов, буквально <107, 125, 130>.

Я также использую Photoshop для проверки результатов - но учитывая, что 107 выходит за допустимый диапазон 0 ≤ L ≤ 100, я не могу понять, в чем заключается моя ошибка.

Обновление: я опубликую свои общие результаты здесь: Учитывая изображение (Mat), представленное 8-битным BGR, изображение может быть преобразовано следующим образом:

cvtColor(source, destination, CV_BGR2Lab);

Затем к значениям пикселей можно получить доступ следующим образом:

int step = destination.step;
int channels = destination.channels();
for (int i = 0; i < destination.rows(); i++) {
    for (int j = 0; j < destination.cols(); j++) {
        Point3_<uchar> pixelData;
        //L*: 0-255 (elsewhere is represented by 0 to 100)
        pixelData.x = destination.data[step*i + channels*j + 0];
        //a*: 0-255 (elsewhere is represented by -127 to 127)
        pixelData.y = destination.data[step*i + channels*j + 1];
        //b*: 0-255 (elsewhere is represented by -127 to 127)
        pixelData.z = destination.data[step*i + channels*j + 2];
    }
}

Answer 1

Это потому, что значение L находится в диапазоне [0..255] в OpenCV. Вы можете просто масштабировать это значение до необходимого интервала ([0..100] в вашем случае).

Answer 2

Если кого-то интересует диапазон других переменных a а также b Я сделал небольшую программу, чтобы проверить их ассортимент. Если вы преобразуете все цвета, представленные с помощью RGB, в CieLab, используемый в OpenCV, диапазоны:

0  <=L<= 255
42 <=a<= 226
20 <=b<= 223

И если вы используете значения RGB в режиме с плавающей запятой вместо uint8, диапазоны будут такими:

0.0      <=L<= 100.0
-86.1813 <=a<= 98.2352
-107.862 <=b<= 94.4758

PS Если вы хотите увидеть, насколько можно отличить (в отношении человеческого восприятия) значение LAB от другого значения LAB, вам следует использовать число с плавающей запятой. Шкала, используемая для хранения лабораторных значений в диапазонах uint8, портится из-за их евклидова расстояния.

Это код, который я использовал (Python):

L=[0]*256**3
a=[0]*256**3
b=[0]*256**3
i=0
for r in xrange(256):
    for g in xrange(256):
        for bb in xrange(256):
            im = np.array((bb,g,r),np.uint8).reshape(1,1,3)
            cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2LAB,im) #tranform it to LAB 
            L[i] = im[0,0,0]
            a[i] = im[0,0,1]
            b[i] = im[0,0,2]
            i+=1

print min(L), '<=L<=', max(L)
print min(a), '<=a<=', max(a)
print min(b), '<=b<=', max(b)

Answer 3

Я не уверен насчет диапазона Жуана Абрантиша на А и В.

В документации opencv четко упоминается CIE L*a*b*спектр.

• 8-битные изображения

  

Таким образом, приводит к ряду

0 <= L <= 255
0 <= a <= 255
0 <= b <= 255

Answer 4

На случай, если кто-то столкнется с той же проблемой:

Обратите внимание, что в OpenCV (2.4.13) вы не можете конвертировать изображения BGR CV_32FC3 в цветовое пространство Lab. То есть:

//this->xImage is CV_8UC3
this->xImage.convertTo(FloatPrecisionImage, CV_32FC3);
Mat result;
cvtColor(FloatPrecisionImage, result, COLOR_BGR2Lab);
this->xImage = result;

не будет работать пока

Mat result;
cvtColor(this->xImage, result, COLOR_BGR2Lab);
result.convertTo(this->xImage, CV_32FC3);

работает как шарм. Я не выследил причину такого поведения; однако мне кажется, что это накладывает ограничения на качество изображения.