Unexpected CIE XYZ output for emission spectra with "colour.colorimetry.sd_to_XYZ_integration" definition. #849

heinemannj · 2021-08-15T13:12:15Z

heinemannj
Aug 15, 2021

By the calculation of CIE XYZ from an emission spectrum of a white Nichia LED (NSPW500GS-K1), measured with a selfmade webcam spectrometer, I'm facing the following strange results for XYZ:

---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

SpectralDistribution([[  200.,     0.],
                      [  201.,     0.],
                      [  202.,     0.],
       ..., 
                      [ 1198.,     0.],
                      [ 1199.,     0.],
                      [ 1200.,     0.]],
                     interpolator=SpragueInterpolator,
                     interpolator_kwargs={},
                     extrapolator=Extrapolator,
                     extrapolator_kwargs={'method': 'Constant', 'left': None, 'right': None})


SpectralShape(200.0, 1200.0, 1.0)
Spectral distribution uniformity:  True

---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

CIE 1931 2 Degree Standard Observer

XYZ_ColourMatchingFunctions([[  3.60000000e+02,   1.29900000e-04,   3.91700000e-06,
          6.06100000e-04],
                             [  3.61000000e+02,   1.45847000e-04,   4.39358100e-06,
          6.80879200e-04],
                             [  3.62000000e+02,   1.63802100e-04,   4.92960400e-06,
          7.65145600e-04],
       ..., 
                             [  8.28000000e+02,   1.43944000e-06,   5.19808000e-07,
          0.00000000e+00],
                             [  8.29000000e+02,   1.34197700e-06,   4.84612000e-07,
          0.00000000e+00],
                             [  8.30000000e+02,   1.25114100e-06,   4.51810000e-07,
          0.00000000e+00]],
                            labels=['x_bar', 'y_bar', 'z_bar'],
                            interpolator=SpragueInterpolator,
                            interpolator_kwargs={},
                            extrapolator=Extrapolator,
                            extrapolator_kwargs={'method': 'Constant', 'left': None, 'right': None})

---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Spectral distribution data                                               :  Emissive Case
cmfs                                                                     :  CIE 1931 2 Degree Standard Observer
illuminant (LED spectral data)                                           :  5000K-Nichia-NSPW500GS-K1
k                                                                        :  None
XYZ by sd_to_XYZ(sd, cmfs, illuminant, k, method='Integration')          :  [ 81.43209916  80.37617556  76.84025725]
XYZ by colour.colorimetry.sd_to_XYZ_integration(sd, cmfs, illuminant, k) :  [ 81.43209916  80.37617556  76.84025725]
XYZ by self-made integration                                             :  [82.440269498908407, 82.854328696303156, 78.687968773869486]

---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Complete code is also attached:

print('---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------\n')
# Spectral distribution data - Emissive Case
sd = SpectralDistribution(data, name=name)
print(repr(sd))
print('\n')
print(repr(sd.shape))
print("Spectral distribution uniformity: ", sd.is_uniform())

cmfs = MSDS_CMFS['CIE 1931 2 Degree Standard Observer']
print('\n---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------\n')
print('CIE 1931 2 Degree Standard Observer\n')
print(repr(cmfs))
illuminant = SpectralDistribution(data)
# illuminant = SDS_ILLUMINANTS['E']
k=None;
# k = 1;

print('\n---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------\n')
# Calculation of *CIE XYZ* tristimulus values - Emissive Case
XYZ = sd_to_XYZ(sd, cmfs, illuminant, k, method='Integration')
XYZ_Integration = colour.colorimetry.sd_to_XYZ_integration(sd, cmfs, illuminant, k)
#XYZ_Integration = colour.colorimetry.sd_to_XYZ_integration(sd)

XYZ_Check=[0,0,0]
wavelength = 360
while wavelength != 831:
    XYZ_Check[0]+=cmfs[wavelength][0]*sd[wavelength]
    XYZ_Check[1]+=cmfs[wavelength][1]*sd[wavelength]
    XYZ_Check[2]+=cmfs[wavelength][2]*sd[wavelength]
    wavelength += 1

print("Spectral distribution data                                               :  Emissive Case")
print("cmfs                                                                     :  CIE 1931 2 Degree Standard Observer")
print("illuminant (LED spectral data)                                           : ", name)
print("k                                                                        : ", k)
print("XYZ by sd_to_XYZ(sd, cmfs, illuminant, k, method='Integration')          : ",XYZ)
print("XYZ by colour.colorimetry.sd_to_XYZ_integration(sd, cmfs, illuminant, k) : ",XYZ_Integration)
print("XYZ by self-made integration                                             : ",XYZ_Check)
print('\n---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------')

I'm a bloddy beginner in spectrometry and colorimetry.
Any help is appreciated.

XYZ.pyw.txt

Answered by KelSolaar

Aug 16, 2021

Thanks! I got it: It is because you are passing your irradiance source both as the spectral distribution and the illuminant!

SD_LED = colour.SpectralDistribution(data, name=name)

print(colour.colorimetry.sd_to_XYZ_integration(SD_LED, k=1))

W, V = SD_LED.wavelengths, SD_LED.values[..., np.newaxis]

print(np.sum(colour.MSDS_CMFS['CIE 1931 2 Degree Standard Observer'][W] * V, axis=0))

[ 82.4402695   82.8543287   78.68796877]
[ 82.4402695   82.8543287   78.68796877]

View full answer

KelSolaar · 2021-08-15T19:38:24Z

KelSolaar
Aug 15, 2021
Maintainer

Hi @heinemannj,

We are generally using ASTM E308-15 practise and according to it, the spectral shape for computation is as follows: SPECTRAL_SHAPE_DEFAULT = SpectralShape(360, 780, 1). Can you check your numbers by reducing the range of your computations? Given you a higher CIE XYZ output, it seems to be related.

Cheers,

Thomas

2 replies

heinemannj Aug 16, 2021
Author

Hi,
the emission spectum of the LED is in the range of 398 - 741 nm:

Reducing the range for XYZ integration to 360-780 nm is providing the same figures:

Spectral distribution data                                               :  Emissive Case
cmfs                                                                     :  CIE 1931 2 Degree Standard Observer
illuminant (LED spectral data)                                           :  5000K-Nichia-NSPW500GS-K1
k                                                                        :  None
XYZ by sd_to_XYZ(sd, cmfs, illuminant, k, method='Integration')          :  [ 81.43209916  80.37617556  76.84025725]
XYZ by colour.colorimetry.sd_to_XYZ_integration(sd, cmfs, illuminant, k) :  [ 81.43209916  80.37617556  76.84025725]
XYZ by self-made integration                                             :  [82.440269498908407, 82.854328696303156, 78.687968773869486]

Cheers
Joerg

KelSolaar Aug 16, 2021
Maintainer

Hi Joerg,

I just realised that k is set to None thus the output is normalised by the automatically computed value for k:

k = 100 / (np.sum(y_bar * S) * dw) if k is None else k

Try to set k=1 and hopefully it should match!

heinemannj · 2021-08-16T09:16:24Z

heinemannj
Aug 16, 2021
Author

Already tested yesterday - k=1 provides XYZ vales far away from my self made XYZ integration:

# Calculation of *CIE XYZ* tristimulus values - Emissive Case
XYZ = sd_to_XYZ(sd, cmfs, illuminant, k=1, method='Integration')
XYZ_Integration = colour.colorimetry.sd_to_XYZ_integration(sd, cmfs, illuminant, k=1)

Spectral distribution data                                               :  Emissive Case
cmfs                                                                     :  CIE 1931 2 Degree Standard Observer
illuminant (LED spectral data)                                           :  5000K-Nichia-NSPW500GS-K1
k                                                                        :  1
XYZ by sd_to_XYZ(sd, cmfs, illuminant, k, method='Integration')          :  [ 67.47001911  66.59514069  63.66547932]
XYZ by colour.colorimetry.sd_to_XYZ_integration(sd, cmfs, illuminant, k) :  [ 67.47001911  66.59514069  63.66547932]
XYZ by self-made integration                                             :  [82.440269498908407, 82.854328696303156, 78.687968773869486]

Question:
Is my XYZ integration approach for an LED emmision spectrum valid?

XYZ_Check=[0,0,0]
wavelength = 360
while wavelength != 831:
    XYZ_Check[0]+=cmfs[wavelength][0]*sd[wavelength]
    XYZ_Check[1]+=cmfs[wavelength][1]*sd[wavelength]
    XYZ_Check[2]+=cmfs[wavelength][2]*sd[wavelength]
    wavelength += 1

2 replies

KelSolaar Aug 16, 2021
Maintainer

It is uncommon but on the paper and assuming 1nm, I think it should work but I'm overseeing something here quite obviously. Would you have the spectrum handy so that I can check?

heinemannj Aug 16, 2021
Author

Spectral data - Emissive Case

name = "5000K-Nichia-NSPW500GS-K1"
data = {
200 : 0 ,
201 : 0 ,
202 : 0 ,
203 : 0 ,
204 : 0 ,
205 : 0 ,
206 : 0 ,
207 : 0 ,
208 : 0 ,
209 : 0 ,
210 : 0 ,
211 : 0 ,
212 : 0 ,
213 : 0 ,
214 : 0 ,
215 : 0 ,
216 : 0 ,
217 : 0 ,
218 : 0 ,
219 : 0 ,
220 : 0 ,
221 : 0 ,
222 : 0 ,
223 : 0 ,
224 : 0 ,
225 : 0 ,
226 : 0 ,
227 : 0 ,
228 : 0 ,
229 : 0 ,
230 : 0 ,
231 : 0 ,
232 : 0 ,
233 : 0 ,
234 : 0 ,
235 : 0 ,
236 : 0 ,
237 : 0 ,
238 : 0 ,
239 : 0 ,
240 : 0 ,
241 : 0 ,
242 : 0 ,
243 : 0 ,
244 : 0 ,
245 : 0 ,
246 : 0 ,
247 : 0 ,
248 : 0 ,
249 : 0 ,
250 : 0 ,
251 : 0 ,
252 : 0 ,
253 : 0 ,
254 : 0 ,
255 : 0 ,
256 : 0 ,
257 : 0 ,
258 : 0 ,
259 : 0 ,
260 : 0 ,
261 : 0 ,
262 : 0 ,
263 : 0 ,
264 : 0 ,
265 : 0 ,
266 : 0 ,
267 : 0 ,
268 : 0 ,
269 : 0 ,
270 : 0 ,
271 : 0 ,
272 : 0 ,
273 : 0 ,
274 : 0 ,
275 : 0 ,
276 : 0 ,
277 : 0 ,
278 : 0 ,
279 : 0 ,
280 : 0 ,
281 : 0 ,
282 : 0 ,
283 : 0 ,
284 : 0 ,
285 : 0 ,
286 : 0 ,
287 : 0 ,
288 : 0 ,
289 : 0 ,
290 : 0 ,
291 : 0 ,
292 : 0 ,
293 : 0 ,
294 : 0 ,
295 : 0 ,
296 : 0 ,
297 : 0 ,
298 : 0 ,
299 : 0 ,
300 : 0 ,
301 : 0 ,
302 : 0 ,
303 : 0 ,
304 : 0 ,
305 : 0 ,
306 : 0 ,
307 : 0 ,
308 : 0 ,
309 : 0 ,
310 : 0 ,
311 : 0 ,
312 : 0 ,
313 : 0 ,
314 : 0 ,
315 : 0 ,
316 : 0 ,
317 : 0 ,
318 : 0 ,
319 : 0 ,
320 : 0 ,
321 : 0 ,
322 : 0 ,
323 : 0 ,
324 : 0 ,
325 : 0 ,
326 : 0 ,
327 : 0 ,
328 : 0 ,
329 : 0 ,
330 : 0 ,
331 : 0 ,
332 : 0 ,
333 : 0 ,
334 : 0 ,
335 : 0 ,
336 : 0 ,
337 : 0 ,
338 : 0 ,
339 : 0 ,
340 : 0 ,
341 : 0 ,
342 : 0 ,
343 : 0 ,
344 : 0 ,
345 : 0 ,
346 : 0 ,
347 : 0 ,
348 : 0 ,
349 : 0 ,
350 : 0 ,
351 : 0 ,
352 : 0 ,
353 : 0 ,
354 : 0 ,
355 : 0 ,
356 : 0 ,
357 : 0 ,
358 : 0 ,
359 : 0 ,
360 : 0 ,
361 : 0 ,
362 : 0 ,
363 : 0 ,
364 : 0 ,
365 : 0 ,
366 : 0 ,
367 : 0 ,
368 : 0 ,
369 : 0 ,
370 : 0 ,
371 : 0 ,
372 : 0 ,
373 : 0 ,
374 : 0 ,
375 : 0 ,
376 : 0 ,
377 : 0 ,
378 : 0 ,
379 : 0 ,
380 : 0 ,
381 : 0 ,
382 : 0 ,
383 : 0 ,
384 : 0 ,
385 : 0 ,
386 : 0 ,
387 : 0 ,
388 : 0 ,
389 : 0 ,
390 : 0 ,
391 : 0 ,
392 : 0 ,
393 : 0 ,
394 : 0 ,
395 : 0 ,
396 : 0 ,
397 : 0 ,
398 : 0.001251914 ,
399 : 0.004771276 ,
400 : 0.00996918 ,
401 : 0.016908766 ,
402 : 0.024952544 ,
403 : 0.033233041 ,
404 : 0.042527691 ,
405 : 0.053645557 ,
406 : 0.066245642 ,
407 : 0.079935686 ,
408 : 0.094805246 ,
409 : 0.11313974 ,
410 : 0.13492206 ,
411 : 0.1588005 ,
412 : 0.18448071 ,
413 : 0.21104675 ,
414 : 0.24216469 ,
415 : 0.27682692 ,
416 : 0.31441972 ,
417 : 0.35374011 ,
418 : 0.39542147 ,
419 : 0.44266395 ,
420 : 0.49247325 ,
421 : 0.54044385 ,
422 : 0.58895316 ,
423 : 0.63603518 ,
424 : 0.68201537 ,
425 : 0.72504768 ,
426 : 0.76307118 ,
427 : 0.7959539 ,
428 : 0.82338374 ,
429 : 0.84579357 ,
430 : 0.86214411 ,
431 : 0.87429892 ,
432 : 0.88577185 ,
433 : 0.89575344 ,
434 : 0.90469588 ,
435 : 0.9124811 ,
436 : 0.92089503 ,
437 : 0.92926945 ,
438 : 0.93657642 ,
439 : 0.94254478 ,
440 : 0.94814102 ,
441 : 0.95392336 ,
442 : 0.95936069 ,
443 : 0.96370957 ,
444 : 0.96633532 ,
445 : 0.96778166 ,
446 : 0.96832276 ,
447 : 0.96725521 ,
448 : 0.96483153 ,
449 : 0.96022525 ,
450 : 0.95468818 ,
451 : 0.94769551 ,
452 : 0.93955198 ,
453 : 0.93103116 ,
454 : 0.92230963 ,
455 : 0.91303206 ,
456 : 0.90166753 ,
457 : 0.88777554 ,
458 : 0.87104116 ,
459 : 0.8496651 ,
460 : 0.82254524 ,
461 : 0.79172934 ,
462 : 0.76052092 ,
463 : 0.72841869 ,
464 : 0.69726069 ,
465 : 0.66668197 ,
466 : 0.63675674 ,
467 : 0.60826125 ,
468 : 0.58121003 ,
469 : 0.55397191 ,
470 : 0.5265442 ,
471 : 0.50108294 ,
472 : 0.47923947 ,
473 : 0.4576046 ,
474 : 0.43820256 ,
475 : 0.42078658 ,
476 : 0.40593918 ,
477 : 0.39366687 ,
478 : 0.384087 ,
479 : 0.37690256 ,
480 : 0.3719796 ,
481 : 0.36984056 ,
482 : 0.36949141 ,
483 : 0.37039412 ,
484 : 0.37317562 ,
485 : 0.3780733 ,
486 : 0.38484054 ,
487 : 0.39307792 ,
488 : 0.40239157 ,
489 : 0.41274206 ,
490 : 0.42464409 ,
491 : 0.43754235 ,
492 : 0.45205168 ,
493 : 0.46832685 ,
494 : 0.48623719 ,
495 : 0.50697984 ,
496 : 0.52933474 ,
497 : 0.552992 ,
498 : 0.57645227 ,
499 : 0.59893588 ,
500 : 0.62063971 ,
501 : 0.64080412 ,
502 : 0.66043692 ,
503 : 0.67956085 ,
504 : 0.69765706 ,
505 : 0.71566877 ,
506 : 0.73291065 ,
507 : 0.74925931 ,
508 : 0.76429118 ,
509 : 0.77755263 ,
510 : 0.78949275 ,
511 : 0.79914762 ,
512 : 0.80809497 ,
513 : 0.81676738 ,
514 : 0.82392629 ,
515 : 0.83046018 ,
516 : 0.8361994 ,
517 : 0.84172028 ,
518 : 0.84689234 ,
519 : 0.85116538 ,
520 : 0.85432363 ,
521 : 0.85677153 ,
522 : 0.85906627 ,
523 : 0.86133141 ,
524 : 0.86257546 ,
525 : 0.86319724 ,
526 : 0.86331864 ,
527 : 0.86309887 ,
528 : 0.86206759 ,
529 : 0.86002439 ,
530 : 0.85715087 ,
531 : 0.85375757 ,
532 : 0.84968934 ,
533 : 0.84486337 ,
534 : 0.8388269 ,
535 : 0.83242924 ,
536 : 0.82587673 ,
537 : 0.81890815 ,
538 : 0.81163311 ,
539 : 0.80417235 ,
540 : 0.79672351 ,
541 : 0.78938419 ,
542 : 0.78179236 ,
543 : 0.77402612 ,
544 : 0.76615169 ,
545 : 0.7586409 ,
546 : 0.75174575 ,
547 : 0.74475776 ,
548 : 0.73724849 ,
549 : 0.72962105 ,
550 : 0.72227891 ,
551 : 0.71536907 ,
552 : 0.70896371 ,
553 : 0.70339876 ,
554 : 0.69866843 ,
555 : 0.69533043 ,
556 : 0.69287825 ,
557 : 0.69018146 ,
558 : 0.68700792 ,
559 : 0.68361728 ,
560 : 0.67964795 ,
561 : 0.67444639 ,
562 : 0.66957038 ,
563 : 0.66651475 ,
564 : 0.66626222 ,
565 : 0.66934023 ,
566 : 0.67611318 ,
567 : 0.68665328 ,
568 : 0.70078389 ,
569 : 0.71805557 ,
570 : 0.73621891 ,
571 : 0.75494914 ,
572 : 0.77504363 ,
573 : 0.79627438 ,
574 : 0.81733851 ,
575 : 0.83795923 ,
576 : 0.85779472 ,
577 : 0.87657366 ,
578 : 0.89408955 ,
579 : 0.91137396 ,
580 : 0.92701574 ,
581 : 0.94097335 ,
582 : 0.95285172 ,
583 : 0.9627172 ,
584 : 0.96985325 ,
585 : 0.9755169 ,
586 : 0.98003686 ,
587 : 0.98287626 ,
588 : 0.9853354 ,
589 : 0.98863469 ,
590 : 0.99257047 ,
591 : 0.99626331 ,
592 : 0.99810978 ,
593 : 0.9997051 ,
594 : 0.99870194 ,
595 : 0.99598576 ,
596 : 0.99175688 ,
597 : 0.98448365 ,
598 : 0.97584145 ,
599 : 0.96667045 ,
600 : 0.95734937 ,
601 : 0.94738371 ,
602 : 0.93664155 ,
603 : 0.92728009 ,
604 : 0.91622648 ,
605 : 0.90365999 ,
606 : 0.89113403 ,
607 : 0.87753238 ,
608 : 0.8638995 ,
609 : 0.84879414 ,
610 : 0.83324886 ,
611 : 0.81845488 ,
612 : 0.80450725 ,
613 : 0.79217145 ,
614 : 0.77972891 ,
615 : 0.76610397 ,
616 : 0.75420152 ,
617 : 0.74270581 ,
618 : 0.73038651 ,
619 : 0.71707612 ,
620 : 0.70457816 ,
621 : 0.69303851 ,
622 : 0.68245245 ,
623 : 0.67223399 ,
624 : 0.66229838 ,
625 : 0.65138806 ,
626 : 0.64230074 ,
627 : 0.63355384 ,
628 : 0.62470622 ,
629 : 0.6160057 ,
630 : 0.60726564 ,
631 : 0.5980817 ,
632 : 0.58872302 ,
633 : 0.57897716 ,
634 : 0.56892209 ,
635 : 0.55784695 ,
636 : 0.54783767 ,
637 : 0.53862067 ,
638 : 0.52993858 ,
639 : 0.5217265 ,
640 : 0.51308823 ,
641 : 0.50487353 ,
642 : 0.49754771 ,
643 : 0.49058806 ,
644 : 0.48409551 ,
645 : 0.47780038 ,
646 : 0.47181414 ,
647 : 0.46625564 ,
648 : 0.46062564 ,
649 : 0.45473554 ,
650 : 0.44790367 ,
651 : 0.44047841 ,
652 : 0.43293862 ,
653 : 0.4250092 ,
654 : 0.41703994 ,
655 : 0.40880046 ,
656 : 0.40021724 ,
657 : 0.39181166 ,
658 : 0.38326492 ,
659 : 0.37444487 ,
660 : 0.36518993 ,
661 : 0.35540951 ,
662 : 0.34614252 ,
663 : 0.33687923 ,
664 : 0.32745671 ,
665 : 0.31755649 ,
666 : 0.30757261 ,
667 : 0.29772206 ,
668 : 0.28785186 ,
669 : 0.27806217 ,
670 : 0.26796567 ,
671 : 0.2577414 ,
672 : 0.24832435 ,
673 : 0.23936293 ,
674 : 0.23047387 ,
675 : 0.22197518 ,
676 : 0.21419902 ,
677 : 0.20695216 ,
678 : 0.20021064 ,
679 : 0.19377161 ,
680 : 0.1875389 ,
681 : 0.18153867 ,
682 : 0.17597335 ,
683 : 0.17057753 ,
684 : 0.16497796 ,
685 : 0.15952617 ,
686 : 0.15447145 ,
687 : 0.14972347 ,
688 : 0.14514935 ,
689 : 0.1409094 ,
690 : 0.13669326 ,
691 : 0.1316973 ,
692 : 0.12610435 ,
693 : 0.1206696 ,
694 : 0.11565646 ,
695 : 0.11113238 ,
696 : 0.1068394 ,
697 : 0.1024996 ,
698 : 0.098283271 ,
699 : 0.094152958 ,
700 : 0.089880314 ,
701 : 0.085422174 ,
702 : 0.081255851 ,
703 : 0.078449796 ,
704 : 0.07630734 ,
705 : 0.073793757 ,
706 : 0.070399807 ,
707 : 0.066398939 ,
708 : 0.062552678 ,
709 : 0.059116528 ,
710 : 0.056308094 ,
711 : 0.053846163 ,
712 : 0.051289735 ,
713 : 0.049146035 ,
714 : 0.0467459 ,
715 : 0.043786092 ,
716 : 0.040513361 ,
717 : 0.03749471 ,
718 : 0.035530532 ,
719 : 0.034330201 ,
720 : 0.03333155 ,
721 : 0.031907958 ,
722 : 0.02953673 ,
723 : 0.026947527 ,
724 : 0.024187319 ,
725 : 0.021385643 ,
726 : 0.018943348 ,
727 : 0.016925582 ,
728 : 0.015922869 ,
729 : 0.015040051 ,
730 : 0.014096826 ,
731 : 0.012969545 ,
732 : 0.011366071 ,
733 : 0.009767612 ,
734 : 0.008291001 ,
735 : 0.0069416 ,
736 : 0.005667879 ,
737 : 0.00434734 ,
738 : 0.003187678 ,
739 : 0.002056324 ,
740 : 0.000949999 ,
741 : 1.95E-05 ,
742 : 0 ,
743 : 0 ,
744 : 0 ,
745 : 0 ,
746 : 0 ,
747 : 0 ,
748 : 0 ,
749 : 0 ,
750 : 0 ,
751 : 0 ,
752 : 0 ,
753 : 0 ,
754 : 0 ,
755 : 0 ,
756 : 0 ,
757 : 0 ,
758 : 0 ,
759 : 0 ,
760 : 0 ,
761 : 0 ,
762 : 0 ,
763 : 0 ,
764 : 0 ,
765 : 0 ,
766 : 0 ,
767 : 0 ,
768 : 0 ,
769 : 0 ,
770 : 0 ,
771 : 0 ,
772 : 0 ,
773 : 0 ,
774 : 0 ,
775 : 0 ,
776 : 0 ,
777 : 0 ,
778 : 0 ,
779 : 0 ,
780 : 0 ,
781 : 0 ,
782 : 0 ,
783 : 0 ,
784 : 0 ,
785 : 0 ,
786 : 0 ,
787 : 0 ,
788 : 0 ,
789 : 0 ,
790 : 0 ,
791 : 0 ,
792 : 0 ,
793 : 0 ,
794 : 0 ,
795 : 0 ,
796 : 0 ,
797 : 0 ,
798 : 0 ,
799 : 0 ,
800 : 0 ,
801 : 0 ,
802 : 0 ,
803 : 0 ,
804 : 0 ,
805 : 0 ,
806 : 0 ,
807 : 0 ,
808 : 0 ,
809 : 0 ,
810 : 0 ,
811 : 0 ,
812 : 0 ,
813 : 0 ,
814 : 0 ,
815 : 0 ,
816 : 0 ,
817 : 0 ,
818 : 0 ,
819 : 0 ,
820 : 0 ,
821 : 0 ,
822 : 0 ,
823 : 0 ,
824 : 0 ,
825 : 0 ,
826 : 0 ,
827 : 0 ,
828 : 0 ,
829 : 0 ,
830 : 0 ,
831 : 0 ,
832 : 0 ,
833 : 0 ,
834 : 0 ,
835 : 0 ,
836 : 0 ,
837 : 0 ,
838 : 0 ,
839 : 0 ,
840 : 0 ,
841 : 0 ,
842 : 0 ,
843 : 0 ,
844 : 0 ,
845 : 0 ,
846 : 0 ,
847 : 0 ,
848 : 0 ,
849 : 0 ,
850 : 0 ,
851 : 0 ,
852 : 0 ,
853 : 0 ,
854 : 0 ,
855 : 0 ,
856 : 0 ,
857 : 0 ,
858 : 0 ,
859 : 0 ,
860 : 0 ,
861 : 0 ,
862 : 0 ,
863 : 0 ,
864 : 0 ,
865 : 0 ,
866 : 0 ,
867 : 0 ,
868 : 0 ,
869 : 0 ,
870 : 0 ,
871 : 0 ,
872 : 0 ,
873 : 0 ,
874 : 0 ,
875 : 0 ,
876 : 0 ,
877 : 0 ,
878 : 0 ,
879 : 0 ,
880 : 0 ,
881 : 0 ,
882 : 0 ,
883 : 0 ,
884 : 0 ,
885 : 0 ,
886 : 0 ,
887 : 0 ,
888 : 0 ,
889 : 0 ,
890 : 0 ,
891 : 0 ,
892 : 0 ,
893 : 0 ,
894 : 0 ,
895 : 0 ,
896 : 0 ,
897 : 0 ,
898 : 0 ,
899 : 0 ,
900 : 0 ,
901 : 0 ,
902 : 0 ,
903 : 0 ,
904 : 0 ,
905 : 0 ,
906 : 0 ,
907 : 0 ,
908 : 0 ,
909 : 0 ,
910 : 0 ,
911 : 0 ,
912 : 0 ,
913 : 0 ,
914 : 0 ,
915 : 0 ,
916 : 0 ,
917 : 0 ,
918 : 0 ,
919 : 0 ,
920 : 0 ,
921 : 0 ,
922 : 0 ,
923 : 0 ,
924 : 0 ,
925 : 0 ,
926 : 0 ,
927 : 0 ,
928 : 0 ,
929 : 0 ,
930 : 0 ,
931 : 0 ,
932 : 0 ,
933 : 0 ,
934 : 0 ,
935 : 0 ,
936 : 0 ,
937 : 0 ,
938 : 0 ,
939 : 0 ,
940 : 0 ,
941 : 0 ,
942 : 0 ,
943 : 0 ,
944 : 0 ,
945 : 0 ,
946 : 0 ,
947 : 0 ,
948 : 0 ,
949 : 0 ,
950 : 0 ,
951 : 0 ,
952 : 0 ,
953 : 0 ,
954 : 0 ,
955 : 0 ,
956 : 0 ,
957 : 0 ,
958 : 0 ,
959 : 0 ,
960 : 0 ,
961 : 0 ,
962 : 0 ,
963 : 0 ,
964 : 0 ,
965 : 0 ,
966 : 0 ,
967 : 0 ,
968 : 0 ,
969 : 0 ,
970 : 0 ,
971 : 0 ,
972 : 0 ,
973 : 0 ,
974 : 0 ,
975 : 0 ,
976 : 0 ,
977 : 0 ,
978 : 0 ,
979 : 0 ,
980 : 0 ,
981 : 0 ,
982 : 0 ,
983 : 0 ,
984 : 0 ,
985 : 0 ,
986 : 0 ,
987 : 0 ,
988 : 0 ,
989 : 0 ,
990 : 0 ,
991 : 0 ,
992 : 0 ,
993 : 0 ,
994 : 0 ,
995 : 0 ,
996 : 0 ,
997 : 0 ,
998 : 0 ,
999 : 0 ,
1000 : 0 ,
1001 : 0 ,
1002 : 0 ,
1003 : 0 ,
1004 : 0 ,
1005 : 0 ,
1006 : 0 ,
1007 : 0 ,
1008 : 0 ,
1009 : 0 ,
1010 : 0 ,
1011 : 0 ,
1012 : 0 ,
1013 : 0 ,
1014 : 0 ,
1015 : 0 ,
1016 : 0 ,
1017 : 0 ,
1018 : 0 ,
1019 : 0 ,
1020 : 0 ,
1021 : 0 ,
1022 : 0 ,
1023 : 0 ,
1024 : 0 ,
1025 : 0 ,
1026 : 0 ,
1027 : 0 ,
1028 : 0 ,
1029 : 0 ,
1030 : 0 ,
1031 : 0 ,
1032 : 0 ,
1033 : 0 ,
1034 : 0 ,
1035 : 0 ,
1036 : 0 ,
1037 : 0 ,
1038 : 0 ,
1039 : 0 ,
1040 : 0 ,
1041 : 0 ,
1042 : 0 ,
1043 : 0 ,
1044 : 0 ,
1045 : 0 ,
1046 : 0 ,
1047 : 0 ,
1048 : 0 ,
1049 : 0 ,
1050 : 0 ,
1051 : 0 ,
1052 : 0 ,
1053 : 0 ,
1054 : 0 ,
1055 : 0 ,
1056 : 0 ,
1057 : 0 ,
1058 : 0 ,
1059 : 0 ,
1060 : 0 ,
1061 : 0 ,
1062 : 0 ,
1063 : 0 ,
1064 : 0 ,
1065 : 0 ,
1066 : 0 ,
1067 : 0 ,
1068 : 0 ,
1069 : 0 ,
1070 : 0 ,
1071 : 0 ,
1072 : 0 ,
1073 : 0 ,
1074 : 0 ,
1075 : 0 ,
1076 : 0 ,
1077 : 0 ,
1078 : 0 ,
1079 : 0 ,
1080 : 0 ,
1081 : 0 ,
1082 : 0 ,
1083 : 0 ,
1084 : 0 ,
1085 : 0 ,
1086 : 0 ,
1087 : 0 ,
1088 : 0 ,
1089 : 0 ,
1090 : 0 ,
1091 : 0 ,
1092 : 0 ,
1093 : 0 ,
1094 : 0 ,
1095 : 0 ,
1096 : 0 ,
1097 : 0 ,
1098 : 0 ,
1099 : 0 ,
1100 : 0 ,
1101 : 0 ,
1102 : 0 ,
1103 : 0 ,
1104 : 0 ,
1105 : 0 ,
1106 : 0 ,
1107 : 0 ,
1108 : 0 ,
1109 : 0 ,
1110 : 0 ,
1111 : 0 ,
1112 : 0 ,
1113 : 0 ,
1114 : 0 ,
1115 : 0 ,
1116 : 0 ,
1117 : 0 ,
1118 : 0 ,
1119 : 0 ,
1120 : 0 ,
1121 : 0 ,
1122 : 0 ,
1123 : 0 ,
1124 : 0 ,
1125 : 0 ,
1126 : 0 ,
1127 : 0 ,
1128 : 0 ,
1129 : 0 ,
1130 : 0 ,
1131 : 0 ,
1132 : 0 ,
1133 : 0 ,
1134 : 0 ,
1135 : 0 ,
1136 : 0 ,
1137 : 0 ,
1138 : 0 ,
1139 : 0 ,
1140 : 0 ,
1141 : 0 ,
1142 : 0 ,
1143 : 0 ,
1144 : 0 ,
1145 : 0 ,
1146 : 0 ,
1147 : 0 ,
1148 : 0 ,
1149 : 0 ,
1150 : 0 ,
1151 : 0 ,
1152 : 0 ,
1153 : 0 ,
1154 : 0 ,
1155 : 0 ,
1156 : 0 ,
1157 : 0 ,
1158 : 0 ,
1159 : 0 ,
1160 : 0 ,
1161 : 0 ,
1162 : 0 ,
1163 : 0 ,
1164 : 0 ,
1165 : 0 ,
1166 : 0 ,
1167 : 0 ,
1168 : 0 ,
1169 : 0 ,
1170 : 0 ,
1171 : 0 ,
1172 : 0 ,
1173 : 0 ,
1174 : 0 ,
1175 : 0 ,
1176 : 0 ,
1177 : 0 ,
1178 : 0 ,
1179 : 0 ,
1180 : 0 ,
1181 : 0 ,
1182 : 0 ,
1183 : 0 ,
1184 : 0 ,
1185 : 0 ,
1186 : 0 ,
1187 : 0 ,
1188 : 0 ,
1189 : 0 ,
1190 : 0 ,
1191 : 0 ,
1192 : 0 ,
1193 : 0 ,
1194 : 0 ,
1195 : 0 ,
1196 : 0 ,
1197 : 0 ,
1198 : 0 ,
1199 : 0 ,
1200 : 0
}

KelSolaar · 2021-08-16T10:03:02Z

KelSolaar
Aug 16, 2021
Maintainer

Thanks! I got it: It is because you are passing your irradiance source both as the spectral distribution and the illuminant!

SD_LED = colour.SpectralDistribution(data, name=name)

print(colour.colorimetry.sd_to_XYZ_integration(SD_LED, k=1))

W, V = SD_LED.wavelengths, SD_LED.values[..., np.newaxis]

print(np.sum(colour.MSDS_CMFS['CIE 1931 2 Degree Standard Observer'][W] * V, axis=0))

[ 82.4402695   82.8543287   78.68796877]
[ 82.4402695   82.8543287   78.68796877]

1 reply

heinemannj Aug 16, 2021
Author

Jepp - Your solution is working fine!
I've tested a lot of options yesterday noon and was more and more confused ...

Possible improvement for documentation:

Destinguish between the different measurement modes
Reference: http://www.brucelindbloom.com/Eqn_Spect_to_XYZ.html

Final questions:
My selfmade spectrometer (grating and USB-Webcam) connected to optical spectroscopy software "Spectragryph"
https://www.effemm2.de/index.html
can only provide relative intensities.

For transmittance and reflectance measurements this is fully compliant to CIE and ASTM practices - right?
For emmision measurements normally an absolute intensity (power units in Watts or mW) is expected?
Is a caculation of CIE Y from an relative intensity and the further convertion to CIE Lab valid?

Thanks for your patiance and your support!

Cheers
Joerg

Provide feedback

Saved searches

Use saved searches to filter your results more quickly

Unexpected CIE XYZ output for emission spectra with "colour.colorimetry.sd_to_XYZ_integration" definition. #849

{{title}}

Replies: 3 comments 5 replies

{{title}}

{{title}}

{{editor}}'s edit

{{editor}}'s edit

{{title}}

{{title}}

{{title}}

{{title}}

{{title}}

{{title}}

Select a reply

Unexpected CIE XYZ output for emission spectra with "colour.colorimetry.sd_to_XYZ_integration" definition. #849

heinemannj Aug 15, 2021

Replies: 3 comments · 5 replies

KelSolaar Aug 15, 2021 Maintainer

heinemannj Aug 16, 2021 Author

KelSolaar Aug 16, 2021 Maintainer

heinemannj Aug 16, 2021 Author

KelSolaar Aug 16, 2021 Maintainer

heinemannj Aug 16, 2021 Author

Spectral data - Emissive Case

KelSolaar Aug 16, 2021 Maintainer

heinemannj Aug 16, 2021 Author

heinemannj
Aug 15, 2021

Replies: 3 comments 5 replies

KelSolaar
Aug 15, 2021
Maintainer

heinemannj Aug 16, 2021
Author

KelSolaar Aug 16, 2021
Maintainer

heinemannj
Aug 16, 2021
Author

KelSolaar Aug 16, 2021
Maintainer

heinemannj Aug 16, 2021
Author

KelSolaar
Aug 16, 2021
Maintainer

heinemannj Aug 16, 2021
Author