colorspacious 1.1.2

Colorspacious是一个功能强大、精确且易于使用的库，用于执行色彩空间转换。

除了最常见的标准色彩空间（sRGB、XYZ、xyY、CIELab、CIELCh）外，我们还包含：使用Machado等人（2009年）的方法进行色彩视觉缺陷（“色盲”）模拟；CIECAM02的完整实现；以及Luo等人（2006年）提出的感知均匀的CAM02-UCS / CAM02-LCD / CAM02-SCD空间。

要开始使用，只需编写

from colorspacious import cspace_convert

Jp, ap, bp = cspace_convert([64, 128, 255], "sRGB255", "CAM02-UCS")

这会将sRGB值（表示为0-255之间的整数）转换为CAM02-UCS J’a’b’坐标（默认情况下假设标准sRGB观看条件）。这需要通过4个中间色彩空间；cspace_convert自动找到最佳路线并按顺序应用所有转换

此函数当然也接受任意NumPy数组，因此转换整个图像与转换单个值一样简单。

文档

http://colorspacious.readthedocs.org/

安装

pip安装colorspacious

下载

https://pypi.python.org/pypi/colorspacious/

代码和错误跟踪器

https://github.com/njsmith/colorspacious

联系方式

Nathaniel J. Smith <njs@pobox.com>

依赖项

• Python 2.6+，或3.3+

• NumPy

开发者依赖项（仅用于源代码开发）

• nose：需要运行测试

许可协议

MIT，详细信息请参阅LICENSE.txt。

我们实现算法的参考文献

• Luo, M. R.，Cui, G.，& Li, C. (2006). 基于CIECAM02色彩外观模型的统一色彩空间。Color Research & Application，31(4)，320–330. doi:10.1002/col.20227

• 马查多，G. M.，奥利维拉，M. M.，& 费尔南德斯，L. A. (2009). 用于模拟色觉缺陷的基于生理学的模型。可视化与计算机图形学，IEEE 交易，15(6)，1291–1298。 http://www.inf.ufrgs.br/~oliveira/pubs_files/CVD_Simulation/CVD_Simulation.html

其他具有类似功能的Python包，您可以查看或尝试

• colour: http://colour-science.org/

• colormath: http://python-colormath.readthedocs.org/

• ciecam02: https://pypi.python.org/pypi/ciecam02/

• ColorPy: http://markkness.net/colorpy/ColorPy.html