Implémentation de CIEDE2000 en C++
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Cette page prĂ©sente une implĂ©mentation de rĂ©fĂ©rence de la formule de diffĂ©rence de couleur CIEDE2000 en C++. Si vous souhaitez obtenir une correspondance exacte avec des implĂ©mentations tierces jusquâĂ 10 dĂ©cimales, vous pourriez avoir Ă apporter des modifications au code source, notamment en commentant et dĂ©commentant quelques lignes, ce qui peut ĂȘtre appliquĂ© automatiquement via le lien suivant.
La fonction ΔE2000 en C++
Considérons la plus courante et académique (Sharma, 2005) des deux formulations.
// Cette fonction écrite en C++ est placée dans le domaine public et
// nâest pas affiliĂ©e Ă la CIE (Commission Internationale de lâĂclairage).
// Mieux vaut toujours dĂ©finir Ï dans un code portable.
// LâimplĂ©mentation CIEDE2000 classique qui accepte deux couleurs L*a*b* et renvoie leur diffĂ©rence.
// La composante "L" varie de 0 à 100. "a" et "b", non bornées, sont souvent projetées entre -128 et 127.
template<typename T>
static T ciede_2000(const T l_1, const T a_1, const T b_1, const T l_2, const T a_2, const T b_2) {
// Traite la formule de différence de couleurs CIEDE2000 en C++.
// k_l, k_c et k_h sont des facteurs paramĂ©triques quâon ajuste
// selon des recommandations propres au secteur industriel.
const T k_l = T(1.0);
const T k_c = T(1.0);
const T k_h = T(1.0);
T n = (std::sqrt(a_1 * a_1 + b_1 * b_1) + std::sqrt(a_2 * a_2 + b_2 * b_2)) * T(0.5);
n = n * n * n * n * n * n * n;
// Un facteur impliquant la chroma moyenne Ă la puissance 7,
// conçu pour modéliser plus précisément son influence.
n = T(1.0) + T(0.5) * (T(1.0) - std::sqrt(n / (n + T(6103515625.0))));
// Application du facteur de correction de la chroma pour compenser sa non-linéarité.
const T c_1 = std::sqrt(a_1 * a_1 * n * n + b_1 * b_1);
const T c_2 = std::sqrt(a_2 * a_2 * n * n + b_2 * b_2);
// La fonction atan2 est prĂ©fĂ©rĂ©e Ă atan car elle calcule lâangle dâun
// point (x, y) dans tous les quadrants, en tenant compte du signe de x et y.
T h_1 = std::atan2(b_1, a_1 * n);
T h_2 = std::atan2(b_2, a_2 * n);
h_1 += (h_1 < T(0.0)) * T(2.0) * T(M_PI);
h_2 += (h_2 < T(0.0)) * T(2.0) * T(M_PI);
n = std::fabs(h_2 - h_1);
// Prévient le branchement de dépendre du RoundingMode du langage de programmation.
if (T(M_PI) - T(1E-14) < n && n < T(M_PI) + T(1E-14))
n = T(M_PI);
// Lorsque les angles de teinte sont dans différents quadrants,
// la moyenne arithmétique simple peut donner un angle incorrect,
// les lignes suivantes prennent en compte cette correction angulaire.
T h_m = (h_1 + h_2) * T(0.5);
T h_d = (h_2 - h_1) * T(0.5);
h_d += (T(M_PI) < n) * T(M_PI);
// đ La formulation de Sharma nâutilise pas la ligne suivante, mais plutĂŽt celle dâaprĂšs.
// Note : ces deux variantes ne diffÚrent que de ±0,0003 sur la différence de couleur finale.
h_m += (T(M_PI) < n) * T(M_PI);
// h_m += (T(M_PI) < n) * ((h_m < T(M_PI)) - (T(M_PI) <= h_m)) * T(M_PI);
const T p = T(36.0) * h_m - T(55.0) * T(M_PI);
n = (c_1 + c_2) * T(0.5);
n = n * n * n * n * n * n * n;
// Le terme de correction de la rotation de teinte ajuste le comportement
// de lâalgorithme, dâautant plus si la comparaison porte sur des teintes bleues.
const T r_t = T(-2.0) * std::sqrt(n / (n + T(6103515625.0)))
* std::sin(T(M_PI) / T(3.0) * std::exp(p * p / (T(-25.0) * T(M_PI) * T(M_PI))));
n = (l_1 + l_2) * T(0.5);
n = (n - T(50.0)) * (n - T(50.0));
// Luminosité.
const T l = (l_2 - l_1) / (k_l * (T(1.0) + T(3.0) / T(200.0) * n / std::sqrt(T(20.0) + n)));
// Ces coefficients modulent lâinfluence des composantes
// harmoniques dans le calcul de la différence de teinte.
const T t = T(1.0) + T(6.0) / T(25.0) * std::sin(T(2.0) * h_m + T(M_PI) / T(2.0))
+ T(8.0) / T(25.0) * std::sin(T(3.0) * h_m + T(8.0) * T(M_PI) / T(15.0))
- T(17.0) / T(100.0) * std::sin(h_m + T(M_PI) / T(3.0))
- T(1.0) / T(5.0) * std::sin(T(4.0) * h_m + T(3.0) * T(M_PI) / T(20.0));
n = c_1 + c_2;
// Teinte.
const T h = T(2.0) * std::sqrt(c_1 * c_2) * std::sin(h_d) / (k_h * (T(1.0) + T(3.0) / T(400.0) * n * t));
// Chroma.
const T c = (c_2 - c_1) / (k_c * (T(1.0) + T(9.0) / T(400.0) * n));
// Retourner la racine carrée assure que dE00 représente une distance
// gĂ©omĂ©trique (comprise entre 0 et environ 185) dans lâespace CIELAB.
return std::sqrt(l * l + h * h + c * c + c * h * r_t);
}
// Projet GitHub : https://github.com/michel-leonard/ciede2000-color-matching
// Tests en ligne : https://michel-leonard.github.io/ciede2000-color-matching
// L1 = 96.5 a1 = 47.8 b1 = 4.6
// L2 = 96.8 a2 = 53.2 b2 = -4.1
// CIE ÎE00 = 4.6680978034 (Bruce Lindbloom, Netflixâs VMAF, ...)
// CIE ÎE00 = 4.6680847226 (Gaurav Sharma, OpenJDK, ...)
// Ăcart entre les implĂ©mentations â 1.3e-5
// Voir les commentaires du code source pour passer dâune de ces variantes dâimplĂ©mentation de ÎE*00 Ă lâautre.PrĂ©cision et fiabilitĂ© du code source
La diffĂ©rence entre les formulations de Sharma et Lindbloom ne dĂ©passe jamais ±0,0003 sur le ÎE2000 final, ce qui correspond Ă lâĂ©cart habituel mesurĂ© entre deux implĂ©mentations 32 bits et est imperceptible Ă lâĆil humain. Nos implĂ©mentations 64 bits, toutes cohĂ©rentes entre elles, garantissent au moins 10 dĂ©cimales correctes, de sorte que le choix dâune formulation plutĂŽt quâune autre dĂ©pend surtout de lâinteropĂ©rabilitĂ© souhaitĂ©e. La formulation qui apparait par dĂ©faut sur cette page est la plus couramment utilisĂ©e (son micro-avantage rĂ©side dans son ancrage communautaire et dans sa lĂ©gĂšretĂ© supĂ©rieure Ă celle de son analogue lorsque vectorisĂ©e).
â Si vous trouvez dans le code source un commentaire qui ne correspond pas Ă une autre langue, veuillez en informer lâauteur du site, qui Ă©tudiera votre suggestion et lâintĂ©grera dans le code source.
Comment convertir les couleurs RGB en L*a*b* ?
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Plages de valeurs dans CIELAB et interprĂ©tation du ÎE2000
Dans lâespace colorimĂ©trique CIELAB, la composante L* reprĂ©sente la luminositĂ© et varie de 0 (noir) Ă 100 (blanc). Les composantes a* et b* dĂ©crivent les axes de couleur : a* sâĂ©tend du vert au rouge, tandis que b* va du bleu au jaune. Dans la pratique, les valeurs de a* et b* se situent dans la plage -128 Ă +127, mĂȘme si elles peuvent lĂ©gĂšrement dĂ©passer ces limites selon les conversions colorimĂ©triques.
| Couleur 1 | Couleur 2 | Valeur de ÎE2000 |
|---|---|---|
| 1 | ||
| 2 | ||
| 3 |
| Couleur 1 | Couleur 2 | Valeur de ÎE2000 |
|---|---|---|
| 5 | ||
| 10 | ||
| 15 |
Le ÎE2000 (CIEDE2000) quantifie la diffĂ©rence perceptuelle entre deux couleurs : 0 signifie deux couleurs identiques, et des valeurs plus Ă©levĂ©es (jusquâĂ environ 185 dans les cas extrĂȘmes) indiquent une diffĂ©rence plus marquĂ©e. Par exemple, une valeur ÎE2000 autour de 5 correspond Ă des couleurs proches, tandis quâune valeur autour de 15 correspond Ă des couleurs clairement distinctes.
Exemple d’utilisation en C++
// Compute the Delta E (CIEDE2000) color difference between two L*a*b* colors in C++
// L1 = 75.5 a1 = 22.5 b1 = -2.5
// L2 = 76.5 a2 = 16.5 b2 = 2.25
const auto delta_e_32_bits = ciede_2000<float>(L1, a1, b1, L2, a2, b2);
const auto delta_e_64_bits = ciede_2000<double>(L1, a1, b1, L2, a2, b2);
std::printf("DeltaE 2000 (float): %.8g\n", delta_e_32_bits);
std::printf("DeltaE 2000 (double): %.8g\n", delta_e_64_bits);
// .................................................. This shows a ΔE2000 of 4.8786078559
// As explained in the comments, compliance with Gaurav Sharma would display 4.8785929856Résultats des tests
Le driver écrit en langage C99, doté de 250 tests statiques précis, a prouvé que cette fonction C++ est interopérable avec la fonction CIEDE2000 mise à disposition dans les autres langages de programmation.
CIEDE2000 Verification Summary :
First Verified Line : 45,65.26,-37.27,78.78,-80,-108,102.75551666659558236
Duration : 13.66 s
Successes : 10000000
Errors : 0
Average Delta E : 62.9626
Average Deviation : 0
Maximum Deviation : 0Fichiers à télécharger
Utilisez librement ces fichiers mis Ă disposition par Michel, mĂȘme Ă des fins commerciales.
| Fichier | Taille | Nombre de clics |
|---|---|---|
| ciede-2000.cpp | 4 KB | 85 |
| ciede-2000-driver.cpp | 6 KB | 79 |
| ciede-2000-identity.cpp | 9 KB | 76 |
| ciede-2000-random.cpp | 7 KB | 78 |
| identity.yml | 4 KB | 64 |
| test-cpp.yml | 3 KB | 61 |
| vs-dvisvgm.yml | 5 KB | 62 |
| reference-dataset.txt | 4 KB | 313 |
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