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在我的图像编辑应用程序中，我具有将 32 位浮点图像从 sRGB 转换为线性色彩空间的功能。公式为：

if value <= 0.04045: (value / 12.92)
if value > 0.04045: ((value + 0.055) / 1.055)^2.4)

我的图像是一个名为img32的三维numpy.ndarray。

到目前为止我的实现：

boolarray = img32 <= 0.04045
lower = (img32 / 12.92) * boolarray.astype(np.int)
upper = np.power(((img32 + 0.055) / 1.055), 2.4) * np.invert(boolarray).astype(np.int)
img32 = lower + upper

所以，我正在创建一个新的数组boolarray，其真值为 <= 0.04045 并乘以它。

什么是更好的解决方案？

我试过类似的东西：

img32[img32 < 0.04045] = img32 / 12.92

这在第一步有效，但在第二步失败：

img32[img32 >= 0.04045] = np.power(((img32 + 0.055) / 1.055), 2.4)

可能是因为它在包裹在np.power函数中时不起作用

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一种干净的方法是np.where让我们根据掩码在两个值之间进行选择。在我们的例子中，掩码可以是img32 >= 0.04045，我们将选择((img32 + 0.055) / 1.055)**2.4when True，否则选择img32/12.92。

所以，我们会有一个像这样的实现 -

np.where( img32 >= 0.04045,((img32 + 0.055) / 1.055)**2.4, img32/12.92 )

如果您非常关心内存并希望将结果写回输入数组，您可以通过创建并有选择地设置与这两个条件相对应的元素来分三个步骤，如下所示 -

mask = img32 >= 0.04045
img32[mask] = ((img32[mask] + 0.055) / 1.055)**2.4
img32[~mask] = img32[~mask] / 12.92

示例案例 -

In [143]: img32 = np.random.rand(4,5).astype(np.float32)

In [144]: img32.nbytes
Out[144]: 80

In [145]: mask.nbytes
Out[145]: 20

因此，我们避免创建一个会花费我们80字节的输出数组，而是20在掩码上使用字节。因此，75%在内存中保存输入数组大小。请注意，这可能会导致性能略有下降。

于 2016-09-30T13:11:12.357 回答
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你也可以使用numpy.piecewise：

In [11]: img32 = np.random.rand(800, 600).astype(np.float32)

In [12]: img_linear = np.piecewise(img32, 
           [img32  <= 0.04045, img32 > 0.04045], 
           [lambda v: v/12.92, lambda v: ((v + 0.055)/1.055)**2.4] )

In [13]: img_linear.shape
Out[13]: (800, 600)

In [14]: img_linear.dtype
Out[14]: dtype('float32')
于 2016-09-30T13:37:02.893 回答
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b = (img32 < 0.04045)
img32[b] /= 12.92

not_b = numpy.logical_not(b)
img32[not_b] += 0.05
img32[not_b] /= 1.055
img32[not_b] **= 2.4
于 2016-09-30T13:16:29.070 回答