Use sRGB transfer function instead of plain gamma (better accuracy for lower brightness)
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Evaluación
- Dificultad
- 3/5
- Tiempo estimado
- 1-2 días
- Aptitud para principiantes
- 52/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Tranquilo
- Stack tecnológico
- cpp
- Área
- embedded-iot
Línea de trabajo
Start by locating the gamma and inverse-gamma LUT calculations; the issue does not name files or tests. Read the linked sRGB transfer-function equations and determine how they apply to the project's gamma values. Done means both LUT calculations use corresponding sRGB functions and low-brightness transitions are smoother.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
It seems that sRGB has a better way for preserving low-brightness colors, compared to "plain" gamma correction.
As the gamma (and inverse gamma) LUT calculation is not in any hot path, we should try if the sRGB pedant holds its promise to provide smoother transitions at low brightness.
https://en.wikipedia.org/wiki/SRGB#Transfer_function_(%22gamma%22)
The math looks easy, by just replacing the "pow()" expression with the sRGB transfer function.
It's important to also adjust the inverse correction to use the inverse sRGB transfer function.
Edit: the sRGB transfer function uses a gamma exponent of 2.4, the resulting curve approximates a gamma=2.2 curve. I thinks it's possible to derive the correct scaling and offset coefficients for other gamma values - the wikipedia article shows the basic equations needed.
- Lenguaje dominante
- C++
- Estrellas
- 18.8k
- Forks
- 4.4k
- Merge medio
- 3 d 18 h
- PR fusionados (30 d)
- 13
Preparar el entorno
Inicia el contenedor de desarrollo del proyecto en tu navegador, con tu propia cuenta de GitHub.
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Sin plantilla de pull request
- Leer la guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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