Distancia desde la parte superior

Question

Yo soy el cálculo de la Temperatura de Color Correlacionada (CCT) de un par de cromaticidad, y estoy tratando de encontrar cómo lejos de la Planckian Locus las coordenadas.

Lo que estoy haciendo es que he leído valores RGB de apagar el sensor, he de hacer una matriz de transformación para llegar a XYZ. Entonces me calcular los valores xy, y por último, quiero usar McCamy la fórmula para obtener la CCT.

McCamy la fórmula me da la Temperatura de Color Correlacionada, el punto más cercano a lo largo de la Planckian Locus para las coordenadas xy (aproximadamente una naranja al azul del eje). Estoy tratando de encontrar el verde/magenta contenido de la luz, así que tengo que encontrar la forma de lejos desde el lugar geométrico de las coordenadas son (aproximadamente un verde a magenta eje).

Supongo que McCamy la fórmula busca el normal hasta el lugar, y que necesito para calcular cuánto tiempo que lo normal es. Yo también tengo que hacerlo rápido (este se está ejecutando en un pequeño procesador incorporado). Estoy usando el espacio de color CIE 1931. (EDIT: La ilustración es de CIE 1960 como se señala más abajo, pero no pude encontrar un gráfico que muestra la calorimetría de líneas para la CIE 1931)

Answer 1

Estoy un poco confundida porque usted escribe que calcular el CCT uso de $xy$ valores mediante McCamy la fórmula (estoy asumiendo que significa esta fórmula), pero se incluye un diagrama de la Planckian locus en $uv$, no en $xy$. Presumiblemente, cuando usted dice que usted está tratando de encontrar cómo lejos de la Planckian locus las coordenadas son, usted se refiere a la distancia Euclidiana en $xy$ espacio o en $uv$ espacio? En cualquier caso, esta sección ha aproximaciones donde se puede enchufar en el CCT para obtener las correspondientes coordenadas en el Planckian locus; a continuación, sólo tiene que calcular la distancia Euclidiana de su punto de ese punto usando Pitágoras. Supongo que ya que estamos aproximar mediante McCamy de la fórmula, una mayor aproximación va a estar bien; si no, siempre puedes hacer una recapitulación sobre el estándar de calidad de observador, como se muestra más arriba en el artículo.