Ajustar temperatura de cor da imagem

Ela estima a temperatura de cor correlacionada da média, aplica a mudança mais quente ou fria solicitada e retorna ganhos RGB normalizados. Você pode usar o resultado em um fluxo de cores com luz linear para obter um balanço de branco reproduzível sem enviar a imagem. O cálculo é determinístico, e cada solicitação de API custa US$ 0,002.

Prepare um valor RGB médio representativo

Comece com a média aritmética de cada canal sRGB de 8 bits nos pixels que devem representar a correção. Informe esses valores como avg_r, avg_g e avg_b na escala habitual de 0 a 255. Uma média da imagem inteira funciona para fotografias com iluminação ampla, lotes de produtos, miniaturas e prévias automatizadas. Porém, em uma imagem com tema fortemente colorido, a média de uma região neutra pode descrever a iluminação com mais fidelidade do que o quadro todo. Uma parede vermelha ou um oceano azul pode dominar a média global mesmo quando o balanço de branco da câmera já está correto. A calculadora não examina pixels, reconhece objetos neutros nem separa a iluminação da cor do tema; ela usa exatamente o resumo fornecido por você. Médias totalmente pretas são rejeitadas porque não possuem cromaticidade para estimar a temperatura. Números não finitos e valores fora da faixa de 8 bits também são recusados. Use o mesmo método de amostragem em todo o lote para manter as correções comparáveis.

Escolha o deslocamento em Kelvin e entenda o modelo

Informe shift_kelvin como uma mudança relativa, e não como um destino absoluto. Um valor positivo aumenta a temperatura estimada e cria uma correção mais fria; um valor negativo a reduz e cria uma correção mais quente. São aceitos deslocamentos de -10,000 a 10,000 Kelvin, e o alvo resultante deve permanecer entre 1,000 e 40,000 Kelvin. O cálculo primeiro lineariza os canais sRGB médios, converte-os em cromaticidade CIE XYZ e estima a temperatura de cor correlacionada pela aproximação cúbica de McCamy. Em seguida, avalia curvas RGB determinísticas de corpo negro nas temperaturas estimada e alvo. A razão entre esses dois pontos brancos se torna um conjunto de ganhos, normalizado para que o verde seja um. Trata-se de uma aproximação de engenharia, não de uma medição espectral. A temperatura correlacionada é mais significativa perto do locus planckiano; por isso, médias muito saturadas geram apenas uma estimativa aproximada. O método e as temperaturas retornados tornam essa premissa explícita para auditoria.

Aplique os multiplicadores sem prejudicar a imagem

Aplique red_multiplier, green_multiplier e blue_multiplier a valores RGB em luz linear, não diretamente aos números de canal de 8 bits codificados com gama. Um fluxo confiável decodifica sRGB para luz linear, multiplica cada canal pelo ganho correspondente, trata valores acima da faixa de exibição com exposição ou mapeamento de tons e codifica novamente em sRGB. Multiplicar bytes codificados pode parecer razoável em um pequeno ajuste, mas não preserva a relação pretendida entre luz e valores armazenados. O verde é normalizado em um, portanto o resultado expressa equilíbrio cromático e não uma alteração geral de exposição. Vermelho ou azul podem ultrapassar um, causando recorte nas áreas claras; processe com ponto flutuante ou profundidade suficiente antes da exportação final. Teste imagens representativas antes de aplicar a correção a uma coleção grande, principalmente quando a média vier de uma cena colorida. A API custa US$ 0,002 por solicitação, enquanto a calculadora no navegador executa localmente a mesma aritmética determinística.