如何在Python中以RGBE格式快速读取hdr图像？

Question

我想知道如何通过在Python中快速高效地获取RGBE格式的像素值来读取HDR图像（.HDR）。

以下是我尝试过的一些事情：

    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4rth通道，即每个像素的“E”通道？我更喜欢只涉及imageio的解决方案，因为我仅限于使用该模块。

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：这基于RGBE参考实现（见此处），如果它实际上是瓶颈，则可以进一步优化。）

在您的评论中，您提到“如果我手动解析numpy数组并将通道拆分为一个E通道，这会花费太多时间…”，但如果没有看到代码，很难说出为什么会这样。以上是O（高度×宽度），这对于像素级图像处理方法似乎是合理的。