El algoritmo utilizado por PIL v1.1.7 ofrece resultados de búsqueda "lavados". Al convertir los mismos datos de origen usando ffmpeg
parece correcto. El uso de mplayer
da resultados idénticos a ffmpeg
(quizás utilicen la misma biblioteca debajo). Esto me lleva a creer que PIL puede estar saturando las conversiones de espacio de color. La conversión parece tener origen en libImaging/ConvertYCbCr.c
:Conversión de espacio de color de PIL YCbCr -> RGB
/* JPEG/JFIF YCbCr conversions
Y = R * 0.29900 + G * 0.58700 + B * 0.11400
Cb = R * -0.16874 + G * -0.33126 + B * 0.50000 + 128
Cr = R * 0.50000 + G * -0.41869 + B * -0.08131 + 128
R = Y + + (Cr - 128) * 1.40200
G = Y + (Cb - 128) * -0.34414 + (Cr - 128) * -0.71414
B = Y + (Cb - 128) * 1.77200
*/
esto es sólo un comentario en la fuente, por supuesto que es de código C y la función real se implementa con tablas de búsqueda no multiplicación de matrices (la static INT16 R_Cr
etc. cortó por razones de brevedad):
void
ImagingConvertYCbCr2RGB(UINT8* out, const UINT8* in, int pixels)
{
int x;
UINT8 a;
int r, g, b;
int y, cr, cb;
for (x = 0; x < pixels; x++, in += 4, out += 4) {
y = in[0];
cb = in[1];
cr = in[2];
a = in[3];
r = y + (( R_Cr[cr]) >> SCALE);
g = y + ((G_Cb[cb] + G_Cr[cr]) >> SCALE);
b = y + ((B_Cb[cb] ) >> SCALE);
out[0] = (r <= 0) ? 0 : (r >= 255) ? 255 : r;
out[1] = (g <= 0) ? 0 : (g >= 255) ? 255 : g;
out[2] = (b <= 0) ? 0 : (b >= 255) ? 255 : b;
out[3] = a;
}
}
he buscado en Google, pero parece que hay una gran confusión acerca de la manera 'correcta' de hacer esta conversión de espacio de color. Entonces mi pregunta es: ¿es correcto lo anterior? Y si no, ¿cuál es la mejor manera?
edición: Después de leer los enlaces proporcionados por Mark Ransom, he descubierto que existen conflictos con las definiciones en función de si se utiliza toda la gama de YCbCr o la abrazadera a la gama válida. Ver enlaces de abajo para más información:
Parece la versión PIL está utilizando el algoritmo incorrecto, por lo que he rodado mi propia función para la conversión que da la correcta buscando resultados (versión "SDTV"). Código que se incluye a continuación, para los futuros lectores a utilizar:
from numpy import dot, ndarray, array
def yuv2rgb(im, version='SDTV'):
"""
Convert array-like YUV image to RGB colourspace
version:
- 'SDTV': ITU-R BT.601 version (default)
- 'HDTV': ITU-R BT.709 version
"""
if not im.dtype == 'uint8':
raise TypeError('yuv2rgb only implemented for uint8 arrays')
# clip input to the valid range
yuv = ndarray(im.shape) # float64
yuv[:,:, 0] = im[:,:, 0].clip(16, 235).astype(yuv.dtype) - 16
yuv[:,:,1:] = im[:,:,1:].clip(16, 240).astype(yuv.dtype) - 128
if version.upper() == 'SDTV':
A = array([[1., 0., 0.701 ],
[1., -0.886*0.114/0.587, -0.701*0.299/0.587],
[1., 0.886, 0.]])
A[:,0] *= 255./219.
A[:,1:] *= 255./112.
elif version.upper() == 'HDTV':
A = array([[1.164, 0., 1.793],
[1.164, -0.213, -0.533],
[1.164, 2.112, 0.]])
else:
raise Exception("Unrecognised version (choose 'SDTV' or 'HDTV')")
rgb = dot(yuv, A.T)
result = rgb.clip(0, 255).astype('uint8')
return result
¿Coincide con uno de los mecanismos en http://en.wikipedia.org/wiki/YCbCr? –