一連の画像のカラーマッチング

2021/12/10のpixls.usに、オーレリアン・ピエールさんが、新機能について解説しています。

この機能が、クリスマスバージョンに、取り入れられるかは不明です。

動画の解説もありますが、以下では、解説の和訳を掲載します。

私が取り組んでいる実験的な機能、カラーマッチング画像を紹介したいと思います。

これは、一流のカラーサイエンスを使用し、一見同じような条件で撮影された写真を使用しても、撮影セッション中に光が変化する可能性があるという事実に由来しています。その結果、履歴をコピーして貼り付けると結果がわずかに異なるため、画像全体で一貫した外観を得ることが難しい場合があります。二次カラーグレーディング（カラーバランスRGBまたはRGBカーブで設定）がある場合、非常に時間がかかるため画像ごとの微調整をする必要はありません。代わりに、光源と露出、つまり色度と明るさを調整する必要があります。これは、理論的には、（光の変化を考慮に入れて）すべての画像を同じ平面に正規化するためです。これにより、理論的にはRGBのカラーバランスが向上します。同じ効果を生み出します。

ただし、「同じ効果」≠同じ外観であることに注意してください。人間の視覚はコントラストと周囲に敏感であるため、同じ出力色を確保するだけでは、同じ全体的な知覚を確保するのに十分ではありません（たとえば、1つの写真に1がある場合）明るい空の1/ 3と暗い地面の2/3、そして別の2/3は反対で、背景の変化は前景の被写体の知覚に影響を与えます）。

いずれにせよ、使用方法を示すビデオを録画しました、そしてコードはGithubにあります。