python - 如何在 EXR 文件的 Python 中将 float16 转换为 uint8

Question

我正在使用 OpenEXR 在 Python 中读取 EXR 文件。我有带半数据 (float16) 的 R、G 和 B channel 。我尝试使用 Numpy 将数据从 float16 转换为 uint8(0-255 色)，但没有成功。

        rCh = getChanEXR(imageFile, 'R','HALF')
        rCh = np.array(rCh).astype('uint8')

所以，我把R channel 的像素值赋给了一个变量rCh。然后我将 array.array 转换为 np.array，以便我可以使用 astype 方法将其转换为 uint8。我是新手，所以我显然不正确，因为所有值都变为 0。最初，值是这样的:0.0、2.9567511226945634e-14、1.2295237050707897e-10 等。

除了 float16 值之外，我还有一些需要规范化的常规 float 值。我想我需要先规范化 float16 值，然后才能将它们设置在 0-255 的范围内。

有什么想法吗？谢谢。

为此处提到的 def 添加代码 getChanEXR(只是基于 python OpenEXR 文档中用于获取 channel 数据的代码的自定义 def。

def getChanEXR(curEXRStr, curChannel, dataType):
    #import OpenEXR, Imath, array
    pt = 'none'
    if dataType == 'HALF':
        pt = Imath.PixelType(Imath.PixelType.HALF)
    if dataType == 'FLOAT':
        pt = Imath.PixelType(Imath.PixelType.FLOAT)
    if dataType == 'UINT':
        pt = Imath.PixelType(Imath.PixelType.UINT)
    chanstr = OpenEXR.InputFile(curEXRStr).channel(curChannel, pt)
    chan = array.array('f', chanstr)
    return chan

Answer 1

我对 array.array 没有太多经验，但我相信您可以将它转换为 numpy float 组，这样使用起来会更容易一些:

rCh = np.asarray(rCh, dtype=np.float)

如果您的数据在 [0,1] 中标准化，则在转换之前将其乘以 255:

rCh = np.asarray(rCh * 255, dtype=np.uint8)

不过我相信它会截断小数部分。手动舍入应该更安全吧？ (不太确定，请参阅评论中的讨论，我相信正确的方法会在这里犹豫不决，但我想这个问题值得针对您的特定用例进行更好的研究)

rCh = np.asarray(np.around(rCh * 255), dtype=np.uint8)

如果它没有标准化，你可以这样做

rCh -= rCh.min()
rCh /= rCh.max()

然后转换成8bits

rCh = np.asarray(rCh * 255, dtype=np.uint8)