python关于图片的读取，png，exr等

前面两点主要为深度图exr的处理，包括和png格式的转化
后面是比较常见的通用的读取方式

1、读取exr深度图

1、OpenEXR包

OpenEXR的安装是有点麻烦的
这里的深度图是三通道，每个通道都一样

def exr2tiff(exrpath):
    File = OpenEXR.InputFile(exrpath)
    PixType = Imath.PixelType(Imath.PixelType.FLOAT)
    DW = File.header()['dataWindow']
    Size = (DW.max.x - DW.min.x + 1, DW.max.y - DW.min.y + 1)
    rgb = [np.frombuffer(File.channel(c, PixType), dtype=np.float32) for c in 'RGB']
    r =np.reshape(rgb[0], (Size[1],Size[0]))
    mytiff = np.zeros((Size[1], Size[0]), dtype=np.float32)
    mytiff = r
    return mytiff
    

2、用imageio读取

import imageio
depth = imageio.imread(depthfile)

2、深度图保存为png格式

这里用到png包，将深度图归一化到一定的范围
下面的normalizationDepth为保存函数。

def saveUint16(z, path):
    # Use pypng to write zgray as a grayscale PNG.
    with open(path, 'wb') as f:
        writer = png.Writer(width=z.shape[1], height=z.shape[0], bitdepth=16, greyscale=True)
        zgray2list = z.tolist()
        writer.write(f, zgray2list)

def depthToint16(dMap, minVal=0, maxVal=10):
    #Maximum and minimum distance of interception 
    dMap[dMap>maxVal] = maxVal
    # print(np.max(dMap),np.min(dMap))
    dMap = ((dMap-minVal)*(pow(2,16)-1)/(maxVal-minVal)).astype(np.uint16)
    return dMap

def normalizationDepth(depthfile, savepath):
    correctDepth = readDepth(depthfile)
    depth = depthToint16(correctDepth, 0, 10)
    saveUint16(depth,savepath)

对应的读取方式为：

def loadDepth(dFile, minVal=0, maxVal=10):
    dMap = scipy.misc.imread(dFile)
    dMap = dMap.astype(np.float32)
    dMap = dMap*(maxVal-minVal)/(pow(2,16)-1) + minVal
    return dMap

3、其他方式

除了下面几种，还有其他依赖包也很好用，不过这次主要用到这几种

import matplotlib.image as mpimg
import skimage
import imageio
import scipy.misc

# 下面读出来的是浮点数，有时候就是代表深度信息了
lena = mpimg.imread(imagepath)

# 下面读出来的是整数，可以理解为归一化处理了
lena = skimage.io.imread(imagepath)
lena = scipy.misc.imread(imagepath)
lena = imageio.imread(imagepath)
# 通过skimage.img_as_float可以转为浮点数
lena = skimage.img_as_float(lena)