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我想读取 exr 文件格式的图像并查看相应位置的像素强度。并且还想将它们堆叠在一起，形成一个神经网络。如何对这些格式进行正常的图像处理？请帮我做这件事！

我已经使用 OpenEXR 文件尝试了此代码，但无法继续进行。

import OpenEXR
file = OpenEXR.InputFile('file_name.exr')

我预计会看到普通的图像处理工具，例如

file.size()
file.show()
file.write('another format')
file.min()
file.extract_channels()
file.append('another exr file')
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OpenEXR 似乎缺乏花哨的图像处理功能，例如显示图像或将图像保存为不同的格式。为此，我建议您使用OpenCV充满图像处理功能的 。

您可能需要做的是：

  • 只读exr使用OpenEXR，然后提取通道并将它们转换为 numpy 数组rCh = np.asarray(rCh, dtype=np.uint8)
  • 从这些 numpy 数组创建一个 RGB 图像作为img_rgb = cv2.merge([b, g, r]).
  • 对列出的操作使用 OpenCV 函数：
    • 尺寸：img_rgb.shape
    • 节目：cv2.imshow(img_rgb)
    • 写：cv2.imwrite("path/to/file.jpg", img_rgb)
    • 敏：np.min(b), np.min(g),np.min(r)
    • 提取渠道：b, g, r = cv2.split(img_rgb)
于 2019-04-07T09:48:07.427 回答
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OpenEXR 网页上有一个示例：

import sys
import array
import OpenEXR
import Imath

if len(sys.argv) != 3:
    print "usage: exrnormalize.py exr-input-file exr-output-file"
    sys.exit(1)

# Open the input file
file = OpenEXR.InputFile(sys.argv[1])

# Compute the size
dw = file.header()['dataWindow']
sz = (dw.max.x - dw.min.x + 1, dw.max.y - dw.min.y + 1)

# Read the three color channels as 32-bit floats
FLOAT = Imath.PixelType(Imath.PixelType.FLOAT)
(R,G,B) = [array.array('f', file.channel(Chan, FLOAT)).tolist() for Chan in ("R", "G", "B") ]

在此之后，您应该拥有三个浮点数据数组，每个通道一个。您可以轻松地将这些转换为numpy数组并opencv按照用户 @ZdaR 的建议继续操作。

于 2021-01-19T19:43:59.790 回答