는 I는 화소 LUX의 휘도를 측정하기위한 알고리즘은 볼 (obtained from here)iPhone 카메라를 사용하여 방의 푸른 빛의 강도를 측정하는 방법은 무엇입니까?
double luminance = r*0.299 + g*0.587 + b*0.114;
I 순수한보다는 오히려, "블루"스펙트럼에서 특정 사진의 광 강도를 아는 관심 휘도. 어떻게이 작업을 수행 할 수 있습니까? 단순히 카메라 이미지의 각 픽셀의 가중치가 적용된 "파란색"값을 취하고 어떻게 든 평균화/추가하면 트릭을 수행할까요?
입력 해 주셔서 감사합니다.
휘도는 영역 당 강도입니다.
게시 한 수식은 적색, 녹색 및 파란색 강도를 총 광도로 또는 그 반대로 변환하는 것이 아닙니다. 총 휘도를 얻기 위해 적색, 녹색 및 청색 휘도를 가중하는 것입니다. 원하는 경우,
b
또는 : 당신은 이미 블루 휘도를 가지고, 그래서 당신의 목적을 위해 관련 공식은
b*0.114
을 다른 부분을 들어, 당신이 요구하는지에 따라 달라집니다 하지만 아마도이 경로의 어딘가에있을 것입니다 :
각 픽셀의 밝기는 해당 픽셀의 휘도와 픽셀 영역의 곱입니다.
전체 배열의 강도는 모든 개별 강도의 합계입니다.
전체 배열의 휘도는 전체 어레이의 강도를 어레이의 전체 면적으로 나눈 값입니다. 또한 그 값은 사소한 것이 분명합니다.
전체 방의 휘도는 ... 음, 아마도 여기서 전체 점은 카메라 배열의 휘도와 대략 동일하다는 가정을하고 있다는 것입니다. 따라서 가정을 통해 마지막 값.
전체 방의 모든 평면에 대한 휘도는 그 평면의 면적과 휘도의 곱이며, 방의 전체적인 강도는 모든 평면 전반의 합계이지만 그다지 유용하지는 않습니다 너에게.
사진의 강도는 사진을 찍을 때의 카메라 배열 전체의 강도입니다. 그것은 아마도 방의 강도보다 더 유용 할 것입니다.
@abamert는 이미 정답을주었습니다. 나는 약간의 세부 사항을 추가하고있다.
디지털 이미징 및 비디오에서 용어 luminance은 일반적이지만 광도계 용어와 혼동을 일으킬 수 있기 때문에 최선의 선택이 아닙니다. 더 나은 선택은 luma입니다. OP 링크에있는 기사는 정확하게이 혼란을 야기합니다 (실제로 wikipedia의 측광 용어 항목에 연결되어 있지만, 반어 적으로는 노트로 시작해야합니다) Luma과 혼동하지 마십시오.
LUX은 광도 측정 단위이며 픽셀 데이터에서 얻은 값은 완벽하게 보정 된 장치를 사용하고 원시 데이터로 작업하며 실제 응답 곡선을 확실히 알지 않는 한 그러한 측정과 관련 될 수 없습니다 .카메라 이미지에서 LUX 나 양초 등 정확한 것을 얻지 못합니다.
여러 가지 색상 모델이 있으며 각각에는 여러 색상 공간이있을 수 있습니다. 이미지 데이터는 RGB이지만 RGB는 색상 모델이 아니라 색상 공간입니다. 여러 가지 RGB 색상 공간이 있습니다.
수식 Y = R*0.299 + G*0.587 + B*0.114가 CIE-RGB 색 공간에서의 데이터로부터 NTSC 색 공간에서 정의 Y 휘도를 계산하는 표준 공식 인 (Y, R, G와 B가 0 사이의 모든 값은 다음과주의 1). 그러나 이미지가 CIE-RGB 공간에 없을 가능성이 높습니다. 색상 공간이 sRGB 일 가능성이 높습니다. 따라서 실제로는 표준 정의 색상 공간에 존재하는 값을 얻고있는 것입니다 (어떤 의미에서는 자신 만의 공간을 만듭니다).
또 다른 중요한 질문이 있습니다. 저는 순수한 광도보다는 "파란색"스펙트럼에서 주어진 사진의 빛의 강도를 아는 데 관심이 있습니다.은 파란색 스펙트럼을 정확히 정의하지 않으면 의미가 없습니다. @abamert에 따르면 이미 RGB 이미지에서 _ 파란색 _ 값이 있다고합니다. D65 흰색 점을 사용하고 x = 0.15 및 y = 0.06 (CIE-XYZ 공간)을 파란색 원색으로 사용하는 sRGB에 따른 파란색입니다. 그리고 방금 이미 가지고있는 것처럼 계산하기가 더 쉽습니다.