Implementacja CIEDE2000 w C++
| Liczba wizyt | 614 |
|---|---|
| Liczba przeglądanych plików | 489 + 308 |
Ta strona prezentuje referencyjną implementację formuły różnicy kolorów CIEDE2000 w C++. Jeśli chcesz uzyskać dokładne dopasowanie z implementacjami innych firm do 10 miejsc po przecinku, może być konieczne wprowadzenie pewnych zmian w kodzie źródłowym, w szczególności poprzez skomentowanie i odkomentowanie kilku wierszy, które można zastosować automatycznie za pomocą poniższego linku.
Funkcja ΔE2000 w C++
Rozważmy bardziej powszechne i akademickie (Sharma, 2005) z dwóch sformułowań.
// This function written in C++ is not affiliated with the CIE (International Commission on Illumination),
// and is released into the public domain. It is provided "as is" without any warranty, express or implied.
// Expressly defining pi ensures that the code works on different platforms.
// The classic CIE ΔE2000 implementation, which operates on two L*a*b* colors, and returns their difference.
// "l" ranges from 0 to 100, while "a" and "b" are unbounded and commonly clamped to the range of -128 to 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) {
// Working in C++ with the CIEDE2000 color-difference formula.
// k_l, k_c, k_h are parametric factors to be adjusted according to
// different viewing parameters such as textures, backgrounds...
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;
// A factor involving chroma raised to the power of 7 designed to make
// the influence of chroma on the total color difference more accurate.
n = T(1.0) + T(0.5) * (T(1.0) - std::sqrt(n / (n + T(6103515625.0))));
// Application of the chroma correction factor.
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);
// atan2 is preferred over atan because it accurately computes the angle of
// a point (x, y) in all quadrants, handling the signs of both coordinates.
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);
// Cross-implementation consistent rounding.
if (T(M_PI) - T(1E-14) < n && n < T(M_PI) + T(1E-14))
n = T(M_PI);
// When the hue angles lie in different quadrants, the straightforward
// average can produce a mean that incorrectly suggests a hue angle in
// the wrong quadrant, the next lines handle this issue.
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);
// 📜 Sharma’s formulation doesn’t use the next line, but the one after it,
// and these two variants differ by ±0.0003 on the final color differences.
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;
// The hue rotation correction term is designed to account for the
// non-linear behavior of hue differences in the blue region.
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));
// Lightness.
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)));
// These coefficients adjust the impact of different harmonic
// components on the hue difference calculation.
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;
// Hue.
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));
// Returning the square root ensures that dE00 accurately reflects the
// geometric distance in color space, which can range from 0 to around 185.
return std::sqrt(l * l + h * h + c * c + c * h * r_t);
}
// GitHub Project : https://github.com/michel-leonard/ciede2000-color-matching
// Online Tests : 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 ΔE00 = 4.6680978034 (Bruce Lindbloom, Netflix’s VMAF, ...)
// CIE ΔE00 = 4.6680847226 (Gaurav Sharma, OpenJDK, ...)
// Deviation between implementations ≈ 1.3e-5
// See the source code comments for easy switching between these two widely used ΔE*00 implementation variants.Dokładność i niezawodność kodu źródłowego
Różnica między formułami Sharmy i Lindbloom nigdy nie przekracza ±0,0003 w końcowym ΔE2000, co odpowiada zwykłej różnicy mierzonej między dwiema implementacjami 32-bitowymi i jest niezauważalna dla ludzkiego oka. Nasze implementacje 64-bitowe, wszystkie spójne ze sobą, gwarantują co najmniej 10 poprawnych miejsc dziesiętnych, więc wybór jednej formuły zamiast drugiej zależy głównie od wymaganej interoperacyjności. Kod źródłowy, który pojawia się domyślnie na tej stronie, odpowiada najczęściej używanemu wariantowi (jego zaletą jest baza społeczności i większa prostota, gdy w grę wchodzi wektoryzacja).
✎ Jeśli znajdziesz komentarz w kodzie źródłowym, który nie odpowiada innemu językowi, poinformuj o tym autora strony, który przeanalizuje Twoją sugestię i włączy ją do kodu źródłowego.
Jak przekonwertować kolory RGB na L*a*b*?
Przejdź do strony AWK, C, Dart, Java, JavaScript, Kotlin, Lua, PHP, Python, Ruby lub Rust, gdzie taki konwerter (wykorzystujący iluminant D65) jest już zaimplementowany oprócz funkcji porównywania kolorów.
Zakresy wartości w CIELAB i interpretacja ΔE2000
W przestrzeni barw CIELAB składnik L* oznacza jasność i zwykle mieści się w zakresie od 0 (czarny) do 100 (biały). Składniki a* i b* opisują osie barw: a* przechodzi od zielonego do czerwonego, a b* od niebieskiego do żółtego. W praktyce wartości a* i b* mieszczą się najczęściej w przedziale od -128 do +127, choć mogą nieznacznie go przekraczać w zależności od konwersji kolorów.
| Kolor 1 | Kolor 2 | Wartość ΔE2000 |
|---|---|---|
| 1 | ||
| 2 | ||
| 3 |
| Kolor 1 | Kolor 2 | Wartość ΔE2000 |
|---|---|---|
| 5 | ||
| 10 | ||
| 15 |
Parametry k_l, k_c i k_h
Parametry k_l, k_c i k_h to czynniki wagowe stosowane odpowiednio do składników jasności (ΔL*), chromy (ΔC*) i barwy (ΔH*) w formule CIEDE2000. Ich wartość domyślna to 1, co odpowiada standardowym warunkom obserwacji zalecanym przez Międzynarodową Komisją Oświetleniową. W praktyce współczynniki te są dostosowywane do specyficznych warunków: na przykład k_l = 2 bywa stosowane, aby nadać większą wagę różnicom jasności (częste w druku), podczas gdy k_c lub k_h mogą być zmniejszane, aby zwiększyć tolerancję na różnice w nasyceniu lub barwie w zależności od wymagań kontroli jakości. W zależności od kontekstu współczynniki te zwykle mieszczą się w zakresie od 0,5 do 2.
ΔE2000 (CIEDE2000) określa percepcyjną różnicę między dwoma kolorami: 0 oznacza identyczne kolory, a wyższe wartości (do około 185 w skrajnych przypadkach) wskazują na większą różnicę. Na przykład wartość ΔE2000 około 5 oznacza kolory podobne, natomiast około 15 oznacza kolory wyraźnie różne.
Przykład zastosowania w 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 4.8785929856Wyniki testów
Sterownik napisany w języku C99, z 250 dokładnymi testami statycznymi, udowodnił, że ta funkcja C++ jest interoperacyjna z funkcją CIEDE2000 dostępną w innych językach programowania.
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 : 0Pliki do pobrania
Zachęcamy do korzystania z tych plików udostępnionych przez Michela, nawet w celach komercyjnych.
| Plik | Rozmiar | Liczba kliknięć |
|---|---|---|
| ciede-2000.cpp | 4 KB | 81 |
| ciede-2000-driver.cpp | 6 KB | 75 |
| ciede-2000-identity.cpp | 9 KB | 72 |
| ciede-2000-random.cpp | 7 KB | 74 |
| identity.yml | 4 KB | 64 |
| test-cpp.yml | 3 KB | 61 |
| vs-dvisvgm.yml | 5 KB | 62 |
| reference-dataset.txt | 4 KB | 308 |
| Kliknij cpp.zip, aby pobrać wszystkie pliki w archiwum. | ||
Społeczność
Jeśli chciałbyś zostawić swoją opinię na temat tego kodu źródłowego C++ lub ogólnie na temat CIEDE2000, księga gości zawiera już 1 wiadomości w języku polskim i 9 wiadomości ogółem, więc daj nam znać, co myślisz.