将 exr/pfm 保存到位图 CImg答案

【问题标题】：Save exr/pfm to bitmap CImg将 exr/pfm 保存到位图 CImg
【发布时间】：2019-12-03 10:26:45
【问题描述】：

我正在尝试将一些位图文件转换为自定义图像（exr、pfm 等），然后再返回位图：

CImg<float> image(_T("D:\\Temp\\test.bmp"));
image.normalize(0.0, 1.0);
image.save_exr(_T("D:\\Temp\\test.exr"));

一切正常（.pfm 文件也一样），我的意思是 exr 文件没问题，pfm 文件也一样。

但是当我试图将这个 exr 或 pfm 文件转换回位图时：

CImg<float> image;
image.load_exr(_T("D:\\Temp\\test.exr"));    // image.load_pfm(_T("D:\\Tempx\\test.pfm"));
image.save_bmp(_T("D:\\Temp\\test2.bmp"));

结果，test2.bmp 是黑色的。完全的。为什么？我做错了什么？

【问题讨论】：

D:\\Tempx\\test.exr 文件是否存在？您正在保存到D:\Temp，而不是Tempx
是的，确实如此，我更正了帖子。

标签： c++ image image-processing visual-c++ cimg

【解决方案1】：

一些图像格式支持保存为浮点数，但大多数格式保存为无符号 8 位整数（或 uint8），这意味着正常的图像值是从 0 到 255。如果您尝试保存由从 0 开始的浮点数组成的数组到 1 为不支持浮点数的格式，您的值很可能会转换为整数。当您使用大多数图像查看软件显示图像时，它会显示为全黑，因为 0 是黑色，1 几乎是黑色。

很可能当您将图像保存到位图时，它会尝试将值转换为 uint8 但无法正确缩放。您可以通过将 0 和 1 之间的标准化值乘以 255 来解决此问题。img = int(img*255) 或使用 numpy img = (img*255).astype(np.uint8)。

您的保存函数也有可能以某种方式以位图格式保存浮点值。但是，您的图像查看软件可能不知道如何查看/显示浮动图像。也许在每行代码之间使用一些 imshow 函数（matplotlib.pyplot 可以轻松显示浮点灰度数组）来检查数组是否与您期望的一致。

【讨论】：