CIEDE2000 的 C++ 实现
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本页展示了 C++ 语言的 CIEDE2000 色差公式参考实现。如果您希望获得与第三方实现的精确匹配(精确到小数点后 10 位),可能需要对源代码进行一些修改,特别是通过注释和取消注释几行,这些修改可以通过下面的链接自动应用。
C++ 中的ΔE2000 函数
让我们考虑一下这两种表述中更常见 和 学术性的(Sharma,2005 年)的一种。
// 此 C++ 函数属于公共领域,
// 与 CIE(国际照明委员会)无关。
// 显式定义π可确保代码在所有平台上正常运行。
// 经典实现,接受两种颜色 L*a*b* 并返回它们的差值 CIEDE2000。
// "L" 分量在 0 到 100 之间变化;"a" 和 "b" 理论上无界,通常被映射到 -128 到 127 之间。
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) {
// 下面是用 C++ 计算 CIEDE2000 色差公式的过程。
// k_l、k_c 和 k_h 是可调的参数因子,
// 可根据具体的可视化需求(如纹理、背景)进行调整。
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;
// 为更准确地考虑色度的影响,
// 与平均色度相关的项被提升至七次方。
n = T(1.0) + T(0.5) * (T(1.0) - std::sqrt(n / (n + T(6103515625.0))));
// 应用色度校正因子,以补偿其非线性特性。
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);
// 相比 atan,更优先使用 atan2 函数,因为它可以计算
// 点 (x, y) 在所有象限中的角度,并考虑 x 与 y 的符号。
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);
// 避免分支逻辑依赖于编程语言的舍入模式(RoundingMode)。
if (T(M_PI) - T(1E-14) < n && n < T(M_PI) + T(1E-14))
n = T(M_PI);
// 当色相角位于不同象限时,
// 简单的算术平均可能产生错误的角度,
// 以下代码对这种角度偏差进行了修正。
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);
// 📜 根据Sharma的表述,不使用下一行,而是使用其后的一行。
// 注:这两种变体在最终色差上的差异仅为 ±0.0003。
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;
// 色相旋转校正项用于调整算法的行为,
// 尤其在比较蓝色区域时效果更明显。
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));
// 明度。
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)));
// 这些系数用于调节谐波分量
// 在色相差计算中的影响。
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;
// 色相。
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));
// 色度。
const T c = (c_2 - c_1) / (k_c * (T(1.0) + T(9.0) / T(400.0) * n));
// 返回平方根可确保 dE00 表示的是
// CIELAB 空间中的几何距离(范围约为 0 到 185)。
return std::sqrt(l * l + h * h + c * c + c * h * r_t);
}
// GitHub 项目 : https://github.com/michel-leonard/ciede2000-color-matching
// 在线测试 : 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, ...)
// 不同实现之间的差异 ≈ 1.3e-5
// 请参阅源代码中的注释,以在这些 ΔE*00 实现变体之间进行切换。源代码的准确性和可靠性
Sharma 和 Lindbloom 公式之间的差异在最终 ΔE2000 上从未超过 ±0.0003,这相当于两个 32 位实现之间的通常差异,肉眼无法察觉。我们的 64 位实现相互一致,并保证至少正确到小数点后 10 位,因此选择使用哪种公式取决于所需的互操作性。本页介绍的默认公式是最常用的公式(它的微观优势是基于社区,矢量化稍显容易)。
✎ 如果您在源代码中发现与其他语言不对应的注释,请通知网站作者,他将研究您的建议并将其纳入源代码。
如何将 RGB 颜色转换为 L*a*b*?
请访问 AWK、 C、 Dart、 Java、 JavaScript、 Kotlin、 Lua、 PHP、 Python、 Ruby 或 Rust 页面,除了颜色比较功能外,这里已经实现了这种转换器(使用 D65 照明)。
CIELAB 中的数值范围和 ΔE2000 的解释
在 CIELAB 色彩空间中,L* 表示明度,通常在 0(黑色)到 100(白色)之间变化。a* 和 b* 则表示颜色轴:a* 从绿色到红色,b* 从蓝色到黄色。实际应用中,a* 和 b* 的数值一般在 -128 到 +127 之间,但在颜色转换时可能会略微超出该范围。
| 颜色 1 | 颜色 2 | ΔE2000 的值 |
|---|---|---|
| 1 | ||
| 2 | ||
| 3 |
| 颜色 1 | 颜色 2 | ΔE2000 的值 |
|---|---|---|
| 5 | ||
| 10 | ||
| 15 |
ΔE2000(CIEDE2000)用于量化两种颜色的感知差异:0 表示完全相同,数值越大(在极端情况下可达约 185)表示差异越明显。例如,ΔE2000 约为 5 表示颜色较接近,而约为 15 则表示颜色明显不同。
C++ 中的使用示例
// 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 4.8785929856测试结果
用 C99 语言编写的驱动程序经过 250 次精确的静态测试,证明该 C++ 函数与其他编程语言中的 CIEDE2000 函数具有互操作性。
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 : 0要下载的文件
请随意使用本方提供的这些文件,甚至用于商业目的。
| 文件 | 大小 | 点击次数 |
|---|---|---|
| ciede-2000.cpp | 4 KB | 83 |
| ciede-2000-driver.cpp | 6 KB | 77 |
| ciede-2000-identity.cpp | 9 KB | 74 |
| ciede-2000-random.cpp | 7 KB | 76 |
| identity.yml | 4 KB | 64 |
| test-cpp.yml | 3 KB | 61 |
| vs-dvisvgm.yml | 5 KB | 62 |
| reference-dataset.txt | 4 KB | 310 |
| 点击 cpp.zip 下载所有文件的压缩包。 | ||
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