超巨失误|DPR人像色卡重大问题与本不存在的偏绿

dpr的人像色卡在一段时间区域内异常偏绿。这个dpr的人像色卡是在这个视频之前被广泛认为是最为权威的偏色数据集了。很多知名的答主，当然包括我本人在内都引用过他的对比图。很负责任来说，在视频之后，你们会知道，除了我之外所有人使用dpr标版人像肤色对比的结论都是完全无意义、完全错误的。

我对dpr的指控是，在2019年9月9日到2019年9月23日这段时间中，dpr标版右面的人像色卡因为老化偏绿而被替换。他们把他更换成了颜色更红的版本。注意24色卡是准确的，只是人像色卡在9月9日之前，右面的这个人头他因为老化而渐渐变绿。a7r4就是在9月9日拍摄的，这很大程度上导致了a7r4被认为极度偏绿。

我下载了共计246个机型的dpr图片。例图懒得找了，原图没过曝你们凑合看吧。

，分别标定并提取了他们的色卡对应raw的rgb数据一共24*246*3组，以及仔细标定了他们的人像区域，因为他们往往有各式畸变所以标定并不容易。我采取了颈部区域，也就是人像阴影来完成分析，注意红框。

于是@观风小厨（来人at一下）向我发起了挑战，于是有本文。这也指向了一个结论，所有基于dpr人头色卡的分析都是完全错误的，我知道知乎上有不少答主使用了人头色卡分析究竟这个机型是否肤色偏绿。这些段落都应当被完全删除。

我会展示我用三种办法进行的分析。一种是使用对应图片内的色卡进行色彩校正后的人像进行比对，另一种就是先计算脖子红框内的绿色相对强度，

$\log\left( \frac{\tilde{G}_{i,N}+\epsilon} {\sqrt{(\tilde{R}_{i,N}+\epsilon)(\tilde{B}_{i,N}+\epsilon)}} \right) \\$

再减去同一张图中 24 个色卡的平均绿色相对强度：

$\frac{1}{24} \sum_{j=1}^{24} \log\left( \frac{\tilde{G}_{i,j}+\epsilon} {\sqrt{(\tilde{R}_{i,j}+\epsilon)(\tilde{B}_{i,j}+\epsilon)}} \right)\\$

然后把二者相减
$\mathrm{GreenIndex}_i = \log\!\left( \frac{\tilde G_{i,N}+\epsilon} {\sqrt{(\tilde R_{i,N}+\epsilon)(\tilde B_{i,N}+\epsilon)}} \right) - \frac{1}{24} \sum_{j=1}^{24} \log\!\left( \frac{\tilde G_{i,j}+\epsilon} {\sqrt{(\tilde R_{i,j}+\epsilon)(\tilde B_{i,j}+\epsilon)}} \right)\\$ 命名为相对绿色指数。

第三种后面会介绍，我把肤色与对应帧色卡进行了两个差分，并对48维向量PCA。最终我会展示我与dpr更换照片的微小移动痕迹完成交叉验证。我已经充分确信我的结论是正确的。

我标定的所有的数据你们都可以去我官网的github上找到。你们也可以加我联系方式来要数据。

我们先来展示一下最直观的，我使用对应图片内的色卡进行色彩校正后的人像进行比对。我们发现，一个分水岭是。19年9月9号。

在此之前的头像，佳能的也严重偏绿；在此之后的头像，索尼也显著偏红。

那么我们可以用头像的摆位变化，看出他们更换了头像，这件情就得到交叉验证了：

实际这个东西到现在已经是很强的证据了，不过我觉得还不够。我想要知道为什么之前是偏绿，从什么时候开始的偏绿。于是我进行了两个计算：第一个是我上面提到过的48维数据，每个色块提供的两个维度分别是脖子相对于这个色块在红-绿关系和蓝-绿关系上偏了多少。

$\Delta\log(R/G)_{i,j} = \log\frac{\tilde R_{i,N}}{\tilde G_{i,N}} - \log\frac{\tilde R_{i,j}}{\tilde G_{i,j}} \\ \Delta\log(B/G)_{i,j} = \log\frac{\tilde B_{i,N}}{\tilde G_{i,N}} - \log\frac{\tilde B_{i,j}}{\tilde G_{i,j}} \\$

，第二个是我的相对绿色指数，我前面已经介绍过了。下面的动图，左面是PCA的结果，右面是相对绿色指数的结果。你就很容易看出来，这个偏绿确实更像是色卡的老化所致。整体上色卡就是越变越绿的。这个断崖正是前面我提到的2019年9月9日和2019年9月23日所构成的。

$\mathrm{GreenIndex}_i = \log\!\left( \frac{\tilde G_{i,N}+\epsilon} {\sqrt{(\tilde R_{i,N}+\epsilon)(\tilde B_{i,N}+\epsilon)}} \right) - \frac{1}{24} \sum_{j=1}^{24} \log\!\left( \frac{\tilde G_{i,j}+\epsilon} {\sqrt{(\tilde R_{i,j}+\epsilon)(\tilde B_{i,j}+\epsilon)}} \right)\\$

编辑于 2026-06-26 · 著作权归作者所有

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