如何在Python中为EXR文件将float16转换为uint8

我正在使用OpenEXR读取Python中的EXR文件。我有R、G和B通道，有一半的数据（浮点16）。使用Numpy，我尝试将数据从float16转换为uint8（0-255种颜色），但没有成功

所以，我把R通道像素值放到一个变量rCh中。然后我将array.array转换为np.array，以便使用astype方法将其转换为uint8。我不熟悉这一点，所以当所有值都变为0时，我显然不正确。最初，值如下：0.0、2.9567511226945634e-14、1.2295237050707897e-10等

除了float16值之外，我还有一些需要规范化的常规浮点值。我想我需要规范化float16值，然后才能将其设置在0-255的范围内

有什么想法吗？多谢各位

添加getChanEXR中提到的def的代码（只是一个基于python OpenEXR文档中用于获取通道数据的代码的自定义def）

def getChanEXR(curEXRStr, curChannel, dataType):
    #import OpenEXR, Imath, array
    pt = 'none'
    if dataType == 'HALF':
        pt = Imath.PixelType(Imath.PixelType.HALF)
    if dataType == 'FLOAT':
        pt = Imath.PixelType(Imath.PixelType.FLOAT)
    if dataType == 'UINT':
        pt = Imath.PixelType(Imath.PixelType.UINT)
    chanstr = OpenEXR.InputFile(curEXRStr).channel(curChannel, pt)
    chan = array.array('f', chanstr)
    return chan

---

我对

array.array

没有太多经验，但我相信您可以将其转换为numpy float数组，因此使用起来更容易一些：

rCh = np.asarray(rCh, dtype=np.float)

如果您的数据在

[0,1]

中标准化，则在转换前将其乘以255：

rCh = np.asarray(rCh * 255, dtype=np.uint8)

我相信这是在截断小数部分。手动四舍五入应该更安全？（不太确定，请参阅评论中的讨论，我相信正确的方法会在这里犹豫不决，但我想这件事值得对您的特定用例进行更好的研究）

如果它没有正常化，你可以这样做

rCh -= rCh.min()
rCh /= rCh.max()

然后将其转换为8比特

rCh = np.asarray(rCh * 255, dtype=np.uint8)

---

谢谢你的回答Filippo。我认为你的答案是正确的，但有一步让我无法回答。数据是以array.array的形式存在的，因此当我使用min或max时，它告诉我它不能与array.array一起使用。如果我使用np.asarray来转换它，所有的值都将变为0。在将数据转换为<代码之前，你应该规范化数据>np.uint8，您可以使用标准的python

min（）和
max（）
使用
array.array
或者您可以将其转换为numpy float数组，对其进行规范化，然后将其转换为8bit什么是
getChanEXR
？它不会显示在或中。getChanEXR只是我根据文档中的openEXR python代码创建的def。这就是我获取通道数据的方式。
def getChanEXR（curEXRStr、curChannel、dataType）：#导入OpenEXR、Imath、array pt='none'如果dataType='HALF'：pt=Imath.PixelType（Imath.PixelType.HALF）如果dataType='FLOAT'：pt=Imath.PixelType（Imath.PixelType.FLOAT）如果dataType='UINT'：pt=Imath.PixelType（Imath.PixelType.UINT）chanstr=OpenEXR.InputFile（curEXRStr）.channel（curChannel，pt）chan=array.array（'f'，chanstr）return chan
截断是正确的；舍入会引入错误，例如255.6舍入到256，然后由于8位溢出而变成0。此外，
数组
是一种完全不同的数组类型。显然，
数组。数组
的混乱来自疯狂大师。不过，我们不清楚使用的是哪种数组正在使用@user2357112 uh进行初始化？如果您的数据在
[0,1]中进行了规范化，则不能使用
255.6
bleh，哎哟。我还以为你是在乘256，而不是255。你应该乘256然后截断，而不是乘255然后取整。乘255然后取整并不能平均地存储结果。@user2357112有趣的是，你有什么参考来证明截断更好吗？这是图像数据的特定内容吗违反直觉
rCh -= rCh.min()
rCh /= rCh.max()

rCh = np.asarray(rCh * 255, dtype=np.uint8)