[OpenCV] 轉換色彩空間失真 (Transform Color Space Distortion)
我以為透過OpenCV轉換色彩空間，可以很輕易地來回轉換，而且不會有失真的問題。然而後來我知道，轉換色彩空間會有計算上精準度的問題（小問題），除此之外我又發現一個更容易失真的問題（大問題），其實對程式設計師而言相當容易發現才是，也就是：轉換色彩空間一個函式、儲存影像一個函式，後者失真程度遠大於前者！怎麼會這樣子呢？來看一下實驗結果……
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轉換色彩空間 (Transform Color Space)
在OpenCV使用函式就能很簡單地轉換色彩空間，然而我在這過程中發現一些差異性的問題，理論跟實際是有些許落差，這將影響我做研究的結果呢！
[OpenCV] 轉換色彩空間 (Transform Color Space)
先前已寫過轉換色彩空間 (Transform Color Space)，但那時沒有測試到Lab色彩空間。當前研究需要使用CIE L*a*b*色彩空間，於是再次實驗該程式碼，並有深入瞭解各色彩空間相互轉換的數學關係。
RGB與CIELAB色彩空間轉換
之前有研究CIE L*a*b*色彩空間，現在想更進一步探討RGB色彩空間轉換至CIE L*a*b*色彩空間。
- 這時候我們想知道，為何需要將RGB色彩空間轉換至CIE L*a*b*色彩空間？
一般影像在儲存像素的色彩時，使用RGB色彩空間來表示一個像素的顏色，這種表示方法可用來傳達一個像素的色彩在紅、綠、藍三個頻道(channel)中的相關性；但是，從RGB表示法無法得知像素的明亮度(luminance)、飽和度(saturation)及色相(hue)為何，因此，我們將像素的色彩由RGB色彩空間轉換至CIELAB（或CIE L*a*b*）。
[paper] A Non-Photorealistic Rendering of Seurat’s Pointillism (秀拉點描派之電腦模擬)
為什麼會想要研究這篇論文A Non-Photorealistic Rendering of Seurat’s Pointillism？跟風格化有關！可是跟NPR相關就不能繼續研究下去！因為會開啟一道大門，目前我所研究的HDR、Tone Mapping、Stylization範圍相當寬廣，要避免找錯方向的論文，不然回頭晚了就沒時間哩！
L*a*b* 色彩空間 (L*a*b* Color Space)
一般我們螢幕是以RGB來衡量，而印刷是以CMYK來調整，然我們的眼睛可以用更精確的L*a*b* 色彩空間 (L*a*b* Color Space)來描述，但因為過於複雜而鮮少使用於日常生活。
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