使用opencv将sRGB格式的图片转换为DCI-P3格式【sRGB】【DCI-P3】

本文介绍: sRGB 和 DCI-P3 色彩空间的原色（红、绿、蓝）坐标和白点坐标是已知的。

要将图像从 sRGB 格式转换为 DCI-P3 格式，您需要使用适当的线性转换矩阵。在 OpenCV 中，这通常涉及使用色彩转换函数，但 OpenCV 默认情况下不直接支持 sRGB 到 DCI-P3 的转换。因此，您需要手动计算并应用转换矩阵。

转换矩阵取决于两个色彩空间的原色和白点坐标。首先，您需要获取这两个色彩空间的色度坐标：

然后，您需要计算从 sRGB 到 XYZ 色彩空间的转换矩阵，以及从 XYZ 到 DCI-P3 的转换矩阵。最后，通过将这两个矩阵相乘，可以得到直接从 sRGB 到 DCI-P3 的转换矩阵。

这些矩阵的计算涉及一些复杂的线性代数运算。下面是这个过程的简化版本：

在 OpenCV 中应用这个转换矩阵：

#include <opencv2/opencv.hpp&gt;

cv::Mat convert_sRGB_to_DCIP3(const cv::Mat&amp; src) {
    // 定义转换矩阵
    cv::Matx33f transformMatrix = {/* 这里填写计算得到的矩阵 */};

    cv::Mat dst;
    src.convertTo(dst, CV_32F); // 确保使用浮点数
    cv::transform(dst, dst, transformMatrix);

    return dst;
}

int main() {
    cv::Mat sRGB_image = cv::imread("path_to_sRGB_image.jpg");
    cv::Mat DCIP3_image = convert_sRGB_to_DCIP3(sRGB_image);

    // 保存或处理转换后的图像
}

请注意，这段代码中的转换矩阵需要您根据具体的色彩空间参数进行计算和填写。这通常涉及色彩科学的知识，并且可能需要调整以满足您的精确需求。

[ 0.4124564  0.3575761  0.1804375 ]
[ 0.2126729  0.7151522  0.0721750 ]
[ 0.0193339  0.1191920  0.9503041 ]

[ 2.493496911941425   -0.9313836179191239  -0.40271078445071684 ]
[-0.8294889695615747   1.7626640603183463   0.023624685841943577]
[ 0.03584583024378447 -0.07617238926804182  0.9568845240076872  ]

bool ConvertImageFormat(const std::string &amp;originPath,
        const std::string &amp;targetPath, ImageFormat format)
    {
        // 瀹氫箟sRGB鍒癤YZ鐨勮浆鎹㈢煩闃?
        cv::Mat sRGBToXYZ = (cv::Mat_<double&gt;(3,3) <<
            0.4124564, 0.3575761, 0.1804375,
            0.2126729, 0.7151522, 0.0721750,
            0.0193339, 0.1191920, 0.9503041);

        static const std::vector<cv::Mat&gt; MATRIX_ARR = {
            // IMAGE_DCI_P3
            (cv::Mat_<double&gt;(3,3) <<
                    2.493496911941425, -0.9313836179191239, -0.40271078445071684,
                    -0.8294889695615747, 1.7626640603183463,  0.023624685841943577,
                    0.03584583024378447, -0.07617238926804182, 0.9568845240076872),
            // IMAGE_BT_2020
            (cv::Mat_<double&gt;(3,3) <<
                    1.7166512, -0.3556708, -0.2533663,
                    -0.6666844, 1.6164812, 0.0157685,
                    0.0176399, -0.0427706, 0.9421031),
            // IMAGE_ADOBE_RGB
            (cv::Mat_<double>(3,3) <<
                    2.0413690, -0.5649464, -0.3446944,
                    -0.9692660, 1.8760108, 0.0415560,
                    0.0134474, -0.1183897, 1.0154096),
        };

        Mat img = cv::imread(originPath);
        if (img.empty() == true) {
            return false;
        }

        switch (format) {
        case IMAGE_SRGB:
            cv::imwrite(targetPath, img);
            break;
        case IMAGE_DCI_P3:
        case IMAGE_BT_2020:
        case IMAGE_ADOBE_RGB:
            {
                Mat imgXYZ;
                // 灏唖RGB鍥惧儚杞崲涓篨YZ
                cv::transform(img, imgXYZ, sRGBToXYZ);

                Mat imgRet;
                cv::transform(imgXYZ, imgRet, MATRIX_ARR[format - 1]);
                cv::imwrite(targetPath, imgRet);
            }
            break;
        default:
            return false;
            break;
        }
        return true;
    }

 // 定义sRGB到XYZ的转换矩阵
    static const cv::Mat s_sRGB_XYZ_MATRIX = (cv::Mat_<float>(3,3) <<
        0.4124564, 0.3575761, 0.1804375,
        0.2126729, 0.7151522, 0.0721750,
        0.0193339, 0.1191920, 0.9503041);

    cv::Mat Image_sRGB_DCI_P3(const cv::Mat &amp;src)
    {
        static const cv::Mat XYZ_DCI_P3_MATRIX = (cv::Mat_<float>(3,3) <<
            2.493496911941425, -0.9313836179191239, -0.40271078445071684,
            -0.8294889695615747, 1.7626640603183463,  0.023624685841943577,
            0.03584583024378447, -0.07617238926804182, 0.9568845240076872);

        cv::Mat dst = src;
        // 确保使用浮点数
        src.convertTo(dst, CV_32F);

        // 将sRGB图像转换为XYZ
        cv::transform(dst, dst, s_sRGB_XYZ_MATRIX);

        // XYZ 转 DCI_P3
        cv::transform(dst, dst, XYZ_DCI_P3_MATRIX);

        return dst;
    }