python - 如何在Python中将RGB转换为波长

Question

我试图通过将像素的R、G、B值(0到255)与其可见光的单独带宽映射来提取像素的波长 wavelengths

这是我当前的Python程序👇

#variable

r, g, b = 245, 122, 155 #let's take RGB value of a pixel



def my_map(x, in_min, in_max, out_min, out_max):  #Prominent map function
            return int((x - in_min) * (out_max - out_min) / (in_max - in_min) + out_min)


# Map 8 bits value of R,G,B (0 to 255) to their bandwidth of wavelength
        
R = my_map(r, 0, 255, 499, 700)# rgb 0 = 499 nm, rgb 255 = 700   
G = my_map(g, 0, 255, 440 , 580) # rgb 0 = 440 nm, rgb 255 = 580
B = my_map(b, 0, 255, 380, 490)   # rgb 0 = 440 nm, rgb 255 = 490

print('\nWavelength of R', r , 'is', R, '\nWavelength of G', g , 'is', G, '\nWavelength of B', b , 'is', B,)



#mean of constituent wavelengths

Wavelength = R+G+B
Wavelength /= 3
print('\nWavelength : ', Wavelength )

map 功能工作正常，r或g或b的各个波长值准确，但波长是整个可见光谱中的点值，等等

在上面的代码中，我取了 RGB 的平均值，但它不准确。我知道这不是办法。

如何才能准确测量波长？

Answer 1

没有什么可以保证您选择的 RGB 值位于光谱轨迹上，因此您需要找到 dominant wavelength .

您需要知道您的 RGB 值使用哪个 RGB 颜色空间进行编码，转换为 CIE XYZ 三刺激值，然后转换为 CIE xy 色度坐标，最后，您可以计算主波长。在您的情况下，由于您的 RGB 值是整数，因此您还需要将它们标准化为浮点表示，同时不要忘记应用逆编码颜色分量传输函数。

使用Colour ，我维护它，并假设这些值是用 sRGB 编码的，这里是你可以做到的:

import colour
import numpy as np

RGB_f = np.array([245.0, 122.0, 155.0]) / 255

# Using the individual definitions:
RGB_l = colour.models.eotf_sRGB(RGB_f)
XYZ = colour.RGB_to_XYZ(
    RGB_l,
    colour.models.RGB_COLOURSPACE_sRGB.whitepoint,
    colour.models.RGB_COLOURSPACE_sRGB.whitepoint,
    colour.models.RGB_COLOURSPACE_sRGB.matrix_RGB_to_XYZ,
)
xy = colour.XYZ_to_xy(XYZ)
wl, xy_1, xy_2 = colour.dominant_wavelength(
    xy, colour.models.RGB_COLOURSPACE_sRGB.whitepoint
)

# Using the automatic colour conversion graph:
wl, xy_1, xy_2 = colour.convert(RGB_f, "Output-Referred RGB", "Dominant Wavelength")

print(wl, xy_1, xy_2)

colour.plotting.colour_style()
figure, axes = colour.plotting.plot_chromaticity_diagram_CIE1931(
    diagram_opacity=0.15, standalone=False
)

xy_i = np.vstack([xy_1, xy, colour.models.RGB_COLOURSPACE_sRGB.whitepoint, xy_2])
axes.plot(xy_i[..., 0], xy_i[..., 1], "-o")
colour.plotting.render()

-496.0 [ 0.63564364 0.21924977] [ 0.0211551 0.42807958]

所以在这里，您会注意到主波长为负，因为最近的交点位于紫色线上，因此返回补波长。 p>