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白点、色适应与编码

plt_convert 内部已经把这一切都处理好了 —— 它用 Bradford 把 D50 的 space 适应到 D65，并在途中解码 传递函数。这一页的函数把同样的零件暴露出来，好让你检视它们、手工复现一次转换，或者把它们组合成 plt_convert 做不到的东西。

这里没有任何函数会改变颜色的 space。唯一返回颜色的函数 plt_chromatic_adapt 保留 xyz 标签，只改 里面的数值。

白点​

plt_white_points()​

签名：plt_white_points() -> VARCHAR[]

全部白点名字：CIE 光源 a、b、c、d50、d55、d65、d75、e、f2、f7、f11，它们的 10° 观察者变体 d50_degree10、d55_degree10、d65_degree10、d75_degree10，以及 dci_p3 （影院白）。

SELECT plt_white_points() AS white_points;

plt_white_point_xyz(name)​

签名：plt_white_point_xyz(name VARCHAR) -> DOUBLE[]

三刺激值 [X, Y, Z]，已归一化到 Y = 1。这就是你从 D65 认出来的那组 [0.95047, 1, 1.08883]：

SELECT plt_white_point_xyz('d65') AS d65,
       plt_white_point_xyz('d50') AS d50,
       plt_white_point_xyz('a') AS illuminant_a;

plt_white_point_xy(name)​

签名：plt_white_point_xy(name VARCHAR) -> DOUBLE[]

换成色度坐标 [x, y]，即它在 CIE 1931 图上的位置：

SELECT plt_white_point_xy('d65') AS d65,
       plt_white_point_xy('d50') AS d50;

名字会被规范化（D65、d-65、d 65 都能用），另外接受几个别名：illuminant_a … illuminant_e，以及 10° 变体的 d65_10 / d65_10deg / d65_degree_10。

SELECT plt_white_point_xyz('d42');

色适应​

plt_adaptation_methods()​

签名：plt_adaptation_methods() -> VARCHAR[]

三种方法：bradford（常用的默认值，也是 plt_convert 用的）、von_kries 与 unit_matrix（纯粹的 XYZ 缩放，适合当基线）。别名如 vonkries、hpe、hunt_pointer_estevez、identity、none 与 xyz_scaling 也被接受。

SELECT plt_adaptation_methods() AS methods;

plt_adaptation_matrix(source, target, method)​

签名：plt_adaptation_matrix(source VARCHAR, target VARCHAR, method VARCHAR) -> DOUBLE[]

把 source 下的 XYZ 值送到 target 下的 3×3 矩阵，行优先：

SELECT plt_adaptation_matrix('d65', 'd50', 'bradford') AS d65_to_d50,
       plt_adaptation_matrix('a', 'c', 'bradford') AS a_to_c;

这个矩阵由三块拼成，每一块都单独暴露：plt_lms_matrix(method) → 增益 → plt_lms_to_xyz_matrix(method)。因此可以搭一条自己的链条：

SELECT plt_lms_matrix('bradford') AS xyz_to_lms,
       plt_diagonal_adaptation_matrix('d65', 'd50', 'bradford') AS gains,
       plt_lms_to_xyz_matrix('bradford') AS lms_to_xyz;

plt_lms_matrix(method)​

签名：plt_lms_matrix(method VARCHAR) -> DOUBLE[]

该方法对应的 XYZ→LMS 矩阵（Bradford、von Kries / Hunt-Pointer-Estevez，或基于单位矩阵的 unit matrix）。

plt_lms_to_xyz_matrix(method)​

签名：plt_lms_to_xyz_matrix(method VARCHAR) -> DOUBLE[]

该方法对应的 LMS→XYZ 矩阵，即 plt_lms_matrix 的逆矩阵。

plt_diagonal_adaptation_matrix(source, target, method)​

签名：plt_diagonal_adaptation_matrix(source VARCHAR, target VARCHAR, method VARCHAR) -> DOUBLE[]

两个白点之间的对角 LMS 增益矩阵。它只在两个 LMS 矩阵之间才有意义：

SELECT plt_diagonal_adaptation_matrix('d65', 'd50', 'bradford') AS gains;

plt_chromatic_adapt(color, target, method) 与 plt_chromatic_adapt(color, source, target, method)​

签名：plt_chromatic_adapt(color plt_color, target VARCHAR, method VARCHAR) -> plt_color 签名：plt_chromatic_adapt(color plt_color, source VARCHAR, target VARCHAR, method VARCHAR) -> plt_color

把适应矩阵作用到一个颜色上。颜色必须处在 xyz，因为它的分量就是矩阵所作用的三刺激值。三参数 形式假定分量处在 D65 下；四参数形式显式给出源白点。

返回值的标签是 xyz，携带的是目标白点下的数值。白点本身并不是值的一部分，所以你得自己记住它 —— plt_xyz 意味着 D65，而一个适应到 d50 的结果是同一个标签、不同的数值。

SELECT plt_chromatic_adapt(plt_xyz(0.5, 0.4, 0.3), 'd50', 'bradford') AS adapted,
       plt_chromatic_adapt(plt_xyz(0.5, 0.4, 0.3), 'd65', 'd50', 'bradford') AS explicit_source;
 
SELECT plt_components(c) AS original,
       plt_components(plt_chromatic_adapt(c, 'a', 'bradford')) AS under_a,
       plt_components(c) AS still_original
FROM (SELECT plt_xyz(0.5, 0.4, 0.3) AS c);

用矩阵与 plt_apply_matrix 手工做同样的适应，得到的是同样的数值：

SELECT plt_components(plt_chromatic_adapt(c, 'd50', 'bradford')) AS adapted,
       plt_components(plt_apply_matrix(plt_adaptation_matrix('d65', 'd50', 'bradford'), c)) AS by_hand
FROM (SELECT plt_xyz(0.5, 0.4, 0.3) AS c);

处在别的 space 的颜色会报错，而不是被隐式转换：

SELECT plt_chromatic_adapt(plt_srgb(1, 0, 0), 'd50', 'bradford');
 
SELECT plt_adaptation_matrix('d65', 'd50', 'cat02');

3x3 矩阵​

矩阵永远是恰好九个值的 LIST(DOUBLE)，行优先：

[m11, m12, m13, m21, m22, m23, m31, m32, m33]

plt_matrix_identity()​

签名：plt_matrix_identity() -> DOUBLE[]

plt_matrix_scale(s1, s2, s3)​

签名：plt_matrix_scale(s1 DOUBLE, s2 DOUBLE, s3 DOUBLE) -> DOUBLE[]

对角线上是这三个值的对角矩阵 —— 它独立缩放每个分量。

SELECT plt_matrix_identity() AS identity,
       plt_matrix_scale(2, 0.5, 1) AS scale;

plt_matrix_multiply(a, b)​

签名：plt_matrix_multiply(a DOUBLE[], b DOUBLE[]) -> DOUBLE[]

这个乘积先作用 a、再作用 b —— 即 palette 的 Matrix3::then 顺序。要「先适应再缩放」，就把 适应矩阵放在前面：

SELECT plt_matrix_multiply(plt_matrix_identity(), plt_matrix_scale(2, 2, 2)) AS scaled,
       plt_matrix_multiply(plt_matrix_scale(2, 2, 2), plt_matrix_identity()) AS same;

plt_matrix_inverse(matrix)​

签名：plt_matrix_inverse(matrix DOUBLE[]) -> DOUBLE[]

plt_matrix_apply(matrix, x, y, z)​

签名：plt_matrix_apply(matrix DOUBLE[], x DOUBLE, y DOUBLE, z DOUBLE) -> DOUBLE[]

把矩阵作用到三个数上，返回三个结果 —— 不涉及颜色类型：

SELECT plt_matrix_apply(plt_matrix_scale(2, 3, 4), 1, 1, 1) AS scaled,
       plt_matrix_apply(plt_matrix_inverse(plt_matrix_scale(2, 4, 0.5)), 2, 4, 0.5) AS back_to_one;

plt_apply_matrix(matrix, color)​

签名：plt_apply_matrix(matrix DOUBLE[], color plt_color) -> plt_color

把矩阵作用到颜色在当前 space 里的三个分量上，保留 space 标签与 alpha。典型用法是 xyz 配一个 适应矩阵或三原色矩阵：

SELECT plt_components(plt_apply_matrix(plt_matrix_scale(0.5, 0.5, 0.5),
                                       plt_xyz(0.4, 0.3, 0.2))) AS halved,
       plt_space(plt_apply_matrix(plt_matrix_scale(0.5, 0.5, 0.5), plt_oklch(0.5, 0.1, 30))) AS still_oklch;

会报错的情况：列表不是九个数字，以及矩阵无法求逆：

SELECT plt_matrix_apply([1, 0, 0, 0, 1, 0], 1, 2, 3);

编码：传递函数、三原色与矩阵​

plt_encoding_spaces()​

签名：plt_encoding_spaces() -> VARCHAR[]

15 个 RGB space 名字加上三个 luma 名字 —— 也就是所有带传递函数的 space。

SELECT plt_encoding_spaces() AS spaces;

plt_transfer_function(space)​

签名：plt_transfer_function(space VARCHAR) -> VARCHAR

某个 space 用的是哪个传递函数。编码变体与线性变体会给出不同答案：

SELECT plt_transfer_function('srgb') AS srgb,
       plt_transfer_function('srgb_linear') AS srgb_linear,
       plt_transfer_function('dci_p3') AS dci_p3,
       plt_transfer_function('prophoto_rgb') AS prophoto,
       plt_transfer_function('rec2020') AS rec2020;

plt_transfer_functions()​

签名：plt_transfer_functions() -> VARCHAR[]

七个名字：linear、gamma_2_2、srgb、adobe_rgb、prophoto_rgb、p3_gamma、rec_oetf。

plt_decode(space, value)​

签名：plt_decode(space VARCHAR, value DOUBLE) -> DOUBLE

用一个 已编码 的分量值，按该 space 的传递函数求出线性光。这就是每个 RGB 分量进入 XYZ 时经历的 那一步：

SELECT plt_decode('srgb', 0.5) AS half_encoded,
       plt_decode('srgb', 1.0) AS one,
       plt_decode('srgb_linear', 0.5) AS already_linear;

plt_encode(space, value)​

签名：plt_encode(space VARCHAR, value DOUBLE) -> DOUBLE

反向操作：把一个线性值编回该 space 的编码。

SELECT plt_encode('srgb', 0.21404114048223255) AS back_to_half,
       plt_encode('srgb', plt_decode('srgb', 0.25)) AS round_trip;

plt_white_point_of(space)​

签名：plt_white_point_of(space VARCHAR) -> VARCHAR

某个 space 定义时参照的白点。它接受全部 44 个 space，不只是 RGB：

SELECT plt_white_point_of('srgb') AS srgb,
       plt_white_point_of('prophoto_rgb') AS prophoto,
       plt_white_point_of('xyz_d50') AS xyz_d50,
       plt_white_point_of('dci_p3') AS dci_p3,
       plt_white_point_of('oklch') AS oklch;

plt_rgb_primaries(space)​

签名：plt_rgb_primaries(space VARCHAR) -> plt_color[]

某个 RGB space 的红、绿、蓝三原色，每个都是一个 yxy 颜色（色度加亮度），顺序就是红绿蓝。luma space 名字也被接受，它们与 sRGB 共享三原色：

SELECT plt_rgb_primaries('srgb') AS primaries,
       plt_components(plt_rgb_primaries('display_p3')[1]) AS p3_red;

plt_rgb_to_xyz_matrix(space)​

签名：plt_rgb_to_xyz_matrix(space VARCHAR) -> DOUBLE[]

该 space 的 3×3 RGB→XYZ 矩阵，行优先。这是转换中的线性部分：

SELECT plt_rgb_to_xyz_matrix('srgb') AS srgb,
       plt_rgb_to_xyz_matrix('rec2020') AS rec2020;

plt_xyz_to_rgb_matrix(space)​

签名：plt_xyz_to_rgb_matrix(space VARCHAR) -> DOUBLE[]

逆矩阵，XYZ→RGB，由上面那个算出来：

SELECT plt_xyz_to_rgb_matrix('srgb') AS xyz_to_srgb;

用这些零件复现一次转换 —— 解码分量、作用矩阵，再与 plt_convert 对比：

SELECT plt_matrix_apply(plt_rgb_to_xyz_matrix('srgb'),
                        plt_decode('srgb', 1), plt_decode('srgb', 0.5), plt_decode('srgb', 0)) AS by_hand,
       plt_components(plt_convert(plt_srgb(1, 0.5, 0), 'xyz')) AS converted;

没有三原色的 space 会报错：

SELECT plt_rgb_primaries('lab');
 
SELECT plt_decode('hsl', 0.5);