如何在Python中快速读取RGBE格式的hdr图像？

Question

我想知道如何在 Python.

中快速有效地获取 RGBE 格式的像素值来读取 HDR 图像 (.hdr)

这些是我尝试过的：

    import imageio
    img = imageio.imread(hdr_path, format="HDR-FI")

或者：

    import cv2
    img = cv2.imread(hdr_path, flags=cv2.IMREAD_ANYDEPTH)

这会读取图像，但会以 RGB 格式给出值。

如何在不改变 RGB 值的情况下获得第 4r 个通道，即每个像素的“E”通道？我更喜欢只涉及 imageio 的解决方案，因为我只能使用该模块。

Answer 1

如果您更喜欢 RGBE 表示而不是浮点表示，您可以在两者之间进行转换

def float_to_rgbe(image, *, channel_axis=-1):

    # ensure channel-last
    image = np.moveaxis(image, channel_axis, -1)

    max_float = np.max(image, axis=-1)
    
    scale, exponent = np.frexp(max_float)
    scale *= 256.0/max_float

    image_rgbe = np.empty((*image.shape[:-1], 4)
    image_rgbe[..., :3] = image * scale
    image_rgbe[..., -1] = exponent + 128

    image_rgbe[scale < 1e-32, :] = 0
    
    # restore original axis order
    image_rgbe = np.moveaxis(image_rgbe, -1, channel_axis)

    return image_rgbe

（注意：这是基于RGBE参考实现（found here），如果确实是瓶颈，可以进一步优化。）

在你的评论中，你提到“如果我手动解析 numpy 数组并将通道拆分为 E 通道，这会花费太多时间......”，但很难说出为什么会这样看到代码。上面是O(height*width)，对于一个像素级的图像处理方法来说似乎是合理的。

如何在Python中快速读取RGBE格式的hdr图像？

How to read a hdr image quickly in the RGBE format in Python?

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