使用opencv将sRGB格式的图片转换为Adobe-RGB格式【sRGB】【Adobe-RGB】

在C++中使用OpenCV将图像从sRGB格式转换为Adobe RGB格式,需要应用特定的线性转换矩阵。sRGB和Adobe RGB使用不同的色彩空间,这意味着它们在色彩表达上有所不同。通常,这样的转换涉及到对RGB颜色值的线性变换。

但是,需要注意的是,sRGB和Adobe RGB之间的转换不仅仅是简单的线性变换,因为它们的伽马校正(Gamma Correction)也不同。因此,正确的转换流程通常包括以下步骤:

  1. 伽马解码(Gamma Decoding):将sRGB图像的颜色从非线性空间转换到线性空间。sRGB通常使用伽马值约为2.2。

  2. 应用线性转换矩阵:在线性空间中,将sRGB的颜色值通过特定的转换矩阵转换为Adobe RGB空间的值。

  3. 伽马编码(Gamma Encoding):将Adobe RGB的线性颜色空间值转换回其标准的非线性空间。Adobe RGB的伽马值通常是2.2,但它的色彩定义不同于sRGB。

以下是一个简化的转换流程示例,但请注意,为了准确实现转换,还需要具体的转换矩阵和对伽马校正的详细处理:

#include <opencv2/opencv.hpp>cv::Mat convertSRGBtoAdobeRGB(const cv::Mat& src) {// 伽马解码sRGBcv::Mat linear_sRGB;cv::cvtColor(src, linear_sRGB, cv::COLOR_BGR2RGB);cv::pow(linear_sRGB, 2.2, linear_sRGB); // 这里简化了伽马解码过程// 应用线性转换矩阵(这里需要填充正确的转换矩阵)cv::Matx33f transformMatrix(/* 填充sRGB到Adobe RGB的转换矩阵 */);cv::Mat adobeRGB;cv::transform(linear_sRGB, adobeRGB, transformMatrix);// 伽马编码Adobe RGBcv::pow(adobeRGB, 1/2.2, adobeRGB); // 这里简化了伽马编码过程cv::cvtColor(adobeRGB, adobeRGB, cv::COLOR_RGB2BGR);return adobeRGB;
}// 使用函数
cv::Mat sRGBImage = cv::imread("path_to_srgb_image.jpg");
cv::Mat adobeRGBImage = convertSRGBtoAdobeRGB(sRGBImage);

请注意,实际应用中应该使用更精确的伽马校正方法,并找到准确的线性转换矩阵来实现转换。这个示例仅作为一个基本的框架。实际转换过程可能更复杂,取决于对颜色精度的要求。

将sRGB图像转换为Adobe RGB图像涉及到使用一个特定的转换矩阵。这个转换矩阵基于两个色彩空间的原色(红、绿、蓝)在CIE 1931色彩空间中的坐标差异。以下是一个常用的sRGB到Adobe RGB的转换矩阵:

1.96253  -0.61068  -0.34137
-0.97876   1.91615   0.03342
0.02869  -0.14067   1.34926

这个矩阵是基于sRGB和Adobe RGB色彩空间的定义计算得出的。使用这个矩阵,你可以将sRGB颜色空间中的颜色转换为Adobe RGB颜色空间。在应用这个矩阵之前,你需要先将sRGB图像的颜色值从伽马校正的非线性空间转换到线性空间,然后应用上述矩阵,最后再将结果从线性空间转换回Adobe RGB的非线性空间。

在OpenCV中,你可以这样应用这个矩阵:

cv::Matx33f transformMatrix(1.96253, -0.61068, -0.34137,-0.97876, 1.91615, 0.03342,0.02869, -0.14067, 1.34926
);// 应用转换矩阵
cv::Mat adobeRGB;
cv::transform(linear_sRGB, adobeRGB, transformMatrix);

这里的linear_sRGB是指经过伽马解码的sRGB图像,而adobeRGB是转换后的Adobe RGB图像。记住,这个转换过程可能不会完美,因为色彩转换通常涉及到一定程度的近似。在实际应用中,可能需要根据具体情况调整这个过程以获得最佳结果。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/180084.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

羽隔已就之图像处理之BP神经网络入门

小y最近非常忙&#xff0c;这一年来&#xff0c;活很多&#xff0c;一直在加班、出差&#xff0c;也没好好休息过。最近在武汉出差一个多月了&#xff0c;项目逐渐完结&#xff0c;有点闲时间了&#xff0c;回首望&#xff0c;这一年设定的很多目标都没完成。 还记得&#xff0…

深入Rust的模式匹配与枚举类型

今天&#xff0c;我们将深入探讨Rust语言中的两个强大特性&#xff1a;模式匹配&#xff08;Pattern Matching&#xff09;和枚举类型&#xff08;Enums&#xff09;。这两个特性是Rust提供的核心工具之一&#xff0c;它们在处理多种类型的数据和复杂的逻辑控制中发挥着关键作用…

七、Lua字符串

文章目录 一、字符串&#xff08;一&#xff09;单引号间的一串字符&#xff08;二&#xff09;local str "Hello, "&#xff08;三&#xff09;[[ 与 ]] 间的一串字符&#xff08;四&#xff09;例子 二、字符串长度计算&#xff08;一&#xff09;string.len&…

技巧-PyTorch中num_works的作用和实验测试

简介 在 PyTorch 中&#xff0c;num_workers 是 DataLoader 中的一个参数&#xff0c;用于控制数据加载的并发线程数。它允许您在数据加载过程中使用多个线程&#xff0c;以提高数据加载的效率。 具体来说&#xff0c;num_workers 参数指定了 DataLoader 在加载数据时将创建的…

深度学习之图像分类(十五)DINAT: Dilated Neighborhood Attention Transformer理论精简摘要(二)

Dilated Neighborhood Attention Transformer摘要 局部注意力机制&#xff1a;例如滑动窗口Neighborhood Attention&#xff08;NA&#xff09;或Swin Transformer的Shifted Window Self Attention。 优点&#xff1a;尽管在降低自注意力二次复杂性方面表现出色&#xff0c; …

c 数组简介

我们都知道我们可以使用一个变量来存储单个值,但如果我们必须一次存储 100 个值,那么声明和初始化 100 个变量并不是一种优化的处理方式。为此,我们在 C 中使用数组来存储类似数据类型的数据。C中的数组分为一维数组、二维数组和多维数组。数组索引始终从 0 开始,以 size-1…

微服务知识大杂烩

1.什么是微服务? 微服务(Microservices)是一种软件架构风格,将一个大型应用程序划分为一组小型、自治且松耦合的服务。每个微服务负责执行特定的业务功能,并通过轻量级通信机制(如HTTP)相互协作。每个微服务可以独立开发、部署和扩展,使得应用程序更加灵活、可伸缩和可…

C++多线程学习(文章链接汇总)

参考引用 C11 14 17 20 多线程从原理到线程池实战代码运行环境&#xff1a;Visual Studio 2019 C多线程学习&#xff08;一&#xff09;&#xff1a;C11 多线程快速入门 C多线程学习&#xff08;二&#xff09;&#xff1a;多线程通信和锁 C多线程学习&#xff08;三&#xff0…

docker 安装elasticsearch集群

准备工作 docker 安装好&#xff0c;docker compose 安装好编辑好docker-compose.yml文件&#xff08;本文会提供&#xff09;生成elastic-certificates.p12密钥&#xff0c;与docker-compose文件在同一个目录&#xff08;本文会介绍生成方式&#xff09;准备elasticsearch配置…

Selenium 学习(0.17)——软件测试之测试用例设计方法——白盒测试——逻辑覆盖法(条件覆盖和条件判定覆盖)

条件覆盖 设计测试用例&#xff0c;使每个判断中每个条件的可能取值至少满足一次。 条件判定覆盖 通过设计足够的测试用例&#xff0c;满足如下条件&#xff1a; 所有条件的可能至少执行一次的取值 所有判断的可能结果至少执行一次 条件判定覆盖同时满足判定覆…

centos7.9 + gitlab12.3.0安装

本文在centos7.9操作系统上安装gitlab 12.3.0&#xff0c;gitlab官方最新的版本已经是16.6.0了&#xff0c;这里仍然安装12.3.0版本的原因是汉化包的最新版本是12.3.0&#xff0c;如果汉化包的版本和gitlab的版本不对应&#xff0c;会出现汉化他无法启动的现象。 1、安装依赖 …

基于Hadoop的异构网络协同过滤推荐算法设计

基于Hadoop的异构网络协同过滤推荐算法设计 基于Hadoop的异构网络协同过滤推荐算法设计 Design of Heterogeneous Network Collaborative Filtering Recommendation Algorithm based on Hadoop 目录 目录 2 摘要 3 关键词 4 第一章 引言 4 1.1 研究背景 4 1.2 研究意义 5 1.3 国…

Python 图形用户界面详解(GUI,Tkinter)

文章目录 1 概述1.1 TK&#xff1a;窗口1.2 官方文档 2 组件2.1 Label&#xff1a;标签2.2 Button&#xff1a;按钮2.3 Entry&#xff1a;输入2.4 Text&#xff1a;文本2.5 Radiobutton&#xff1a;单选框2.6 Checkbutton&#xff1a;复选框2.7 Canvas&#xff1a;画布2.10 Men…

深拷贝 浅拷贝 递归

浅拷贝指的是创建一个新对象&#xff0c;其中包含原始对象的引用&#xff08;指针&#xff09;&#xff0c;并没有真正将原始对象的数据复制到新对象中&#xff0c;因此新对象与原始对象共享部分或全部数据。 深拷贝指的是创建一个新对象&#xff0c;并递归地将原始对象的数据…

Shell条件变量练习

1.算数运算命令有哪几种&#xff1f; (1) "(( ))"用于整数运算的常用运算符&#xff0c;效率很高 [rootshell scripts]# echo $((24*5**2/8)) #(( ))2452814 14 (2) "$[ ] "用于整数运算 [rootshell scripts]# echo $[24*5**2/8] #[ ]也可以运…

目标检测YOLO系列从入门到精通技术详解100篇-【目标检测】特征点检测与匹配

目录 前言 算法原理 一、图像特征介绍 二、特征检测子 三、特征描述子

Python缺失值处理实现

在数据处理相关工作中&#xff0c;读取的数据中常常会有缺失值的情况&#xff0c;为顺利进行后续的操作&#xff0c;需要首先对缺失值进行处理&#xff0c;处理的方式一般为删除或填充&#xff0c;Python中提供了专门的工具包&#xff0c;可以方便地进行实现。读取操作可以由pa…

WebGL技术框架及功能

WebGL&#xff08;Web Graphics Library&#xff09;是一种用于在Web浏览器中渲染交互式3D和2D图形的JavaScript API。它允许在不需要插件的情况下&#xff0c;在支持WebGL的浏览器中直接运行高性能的图形渲染。WebGL没有一个固定的技术框架&#xff0c;而是基于JavaScript API…

【Vue】绝了!这生命周期流程真...

hello&#xff0c;我是小索奇&#xff0c;精心制作的Vue系列持续发放&#xff0c;涵盖大量的经验和示例&#xff0c;如果对您有用&#xff0c;可以点赞收藏哈~ 生命周期 Vue.js 组件生命周期&#xff1a; 生命周期函数&#xff08;钩子&#xff09;就是给我们提供了一些特定的…

SpringBoot整合MongoDB: 构建高效的数据存储应用

文章目录 1. 引言2. MongoDB简介3. 准备工作4. SpringBoot中配置MongoDB5. 创建MongoDB实体类6. 使用Spring Data MongoDB进行数据操作7. 编写Service层8. 控制器层9. 测试10. 拓展10.1. 复杂查询10.2. 数据分页10.3. 索引优化 11. 总结 &#x1f389;SpringBoot整合MongoDB: 构…