彻底搞懂Lab 颜色空间

本文介绍了Lab颜色空间的基本概念,包括其组成、特性及其与RGB、CMYK等颜色空间的区别。Lab颜色空间由一个亮度通道和两个颜色通道组成,具有感知均匀性和设备无关性的特点。

本文参考wikipedia,并加入了自己的理解,有不对的地方多多指教~

名称

在开始之前,先明确一下Lab颜色空间(Lab color space)的名字
- Lab的全称是CIELAB,有时候也写成CIE L*a*b*
- 这里的CIE代表International Commission on Illumination(国际照明委员会),它是一个关于光照、颜色等的国际权威组织。

通道

Lab是由一个亮度通道(channel)和两个颜色通道组成的。在Lab颜色空间中,每个颜色用L、a、b三个数字表示,各个分量的含义是这样的:
- L*代表亮度
- a*代表从绿色到红色的分量
- b*代表从蓝色到黄色的分量

Perceptual uniform

Lab是基于人对颜色的感觉来设计的,更具体地说,它是感知均匀perceptual uniform)的。Perceptual uniform的意思是,如果数字(即前面提到的L、a、b这三个数)变化的幅度一样,那么它给人带来视觉上的变化幅度也差不多。

Lab相较于RGB与CMYK等颜色空间更符合人类视觉,也更容易调整:想要调节亮度(不考虑Helmholtz–Kohlrausch effect,见下注)就调节L通道,想要调节只色彩平衡就分别调a和b。

:Helmholtz–Kohlrausch effect是人眼的一种错觉——当色彩饱和度高时,颜色会看起来更亮。

设备无关

Lab有个很好的特性——设备无关device-independent)。也就是说,在给定了颜色空间白点white point)(下图中表示了一种颜色空间的白点)之后,这个颜色空间就能明确地确定各个颜色是如何被创建和显示的,与使用的显示介质没有关系。
white point|center]
这么牛X的特性不用肯定浪费啊,举个典型的栗子,当你想把屏幕上的RGB图片转成打印用的CMYK图片的时候,就可以先将它从RGB转成LAB,然后再把LAB图片转成CMYK模式。我们可以放心大胆滴这么做,因为LAB的色域(gamut)比RGB和CMYK都要大(Lab色域很大,有一大部分已经超出了人类视觉范围,也就不能称之为“颜色”了)。

需要注意的是,Lab定义的是相对于白点的颜色,只有定义完白点是什么颜色(比如定义为CIE standard illuminant D50),我们才能知道其他的颜色。

数值范围

理论上说,L*a*b*都是实数,不过实际一般限定在一个整数范围内:
- L*越大,亮度越高。L*为0时代表黑色,为100时代表白色。
- a*b*为0时都代表灰色。
- a*从负数变到正数,对应颜色从绿色变到红色。
- b*从负数变到正数,对应颜色从蓝色变到黄色。
- 我们在实际应用中常常将颜色通道的范围-100~+100或-128~127之间。

可视化

我们可以看到,L*a*b*一共有三个分量,因此可以在三维空间中呈现。
在二维空间中,常用chromaticity diagram来可视化它,也就是固定亮度L,看a和b的变化。注意,这些可视化不是精确的,只是能帮助人理解。

CIELUV

有一个颜色空间和CIELAB很像,叫 CIE 1976 (L*, u*, v*) ,也叫CIELUV。这个颜色空间的L*是和CIELAB一样的,但颜色分量不一样。

LAB和RGB、CMYK之间的转换

由于RGB和CMYK都是设备相关的,因此不能直接和LAB互相转换。所以在转换之前,必须定义一种绝对的颜色空间,比如sRGB或者Adobe RGB
从RGB转到sRGB是设备相关的,但之后的变换是设备无关的。

JupyterLab是Jupyter主打的最新数据科学生产工具,某种意义上,它的出现是为了取代JupyterNotebook,但Jupyter Notebook不会消失,因为JupyterLab包含了Jupyter Notebook所有功能[^2]。 ### 使用指南 - **后台运行并记录日志**:可通过`nohup jupyter lab 2>&1 > ~/logs/jupyter.log &`命令让Jupyter Lab在后台运行,并将日志重定向到指定文件[^3]。 - **添加目录**:使用`jupyter labextension install @jupyterlab/toc`命令可以为Jupyter Lab添加目录功能[^3]。 - **环境配置**: - 将conda env环境写入kernel:先安装ipykernel(`conda install ipykernel`),激活环境(`source activate 环境名称`),然后执行`python -m ipykernel install --user --name 环境名称 --display-name "Python (环境名称)"`[^4]。 - 根据已有conda创建env:使用`conda create --name 新环境名称 --clone 已有环境`来创建新环境[^4]。 - **端口检查与开放**: - Ubuntu系统使用`apt get install filrewall`,CentOS系统使用`yum install filrewall`安装防火墙。 - 检查端口是否开放:`firewall-cmd --permanent --query-port 21/tcp`。 - 开放端口:`firewall-cmd --permanent --add-port 21/tcp`[^4]。 - **密码与端口设置**:可使用`jupyter lab --port=9999 --no-browser`或`jupyter lab --port=9999 --no-browser --allow-root`设置端口并禁止打开浏览器,使用`jupyter server password`设置密码[^4]。 - **后台启动**:使用`nohup jupyter lab --no-browser --allow-root --port=9999 >> jupyter.log 2>&1 &`命令在后台启动Jupyter Lab,并将日志追加到指定文件[^4]。 ### 功能介绍 Jupyter Lab具备Jupyter Notebook的所有功能,并且官方推出了debugger插件,可用于在Jupyter Lab中进行调试操作[^1]。 ### 安装方法 文档中未提及安装方法,但一般可以通过Anaconda进行安装,命令如下: ```bash conda install -c conda-forge jupyterlab ```
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