aces/luts/arri/logc800.py

   1 #!/usr/bin/env python
   2
   3 import math
   4
   5 """
   6
   7 // ARRI ALEXA IDT for ALEXA logC files
   8 //  with camera EI set to 800
   9 // Written by v3_IDT_maker.py v0.06 on Thursday 01 March 2012 by alex
  10
  11 float
  12 normalizedLogCToRelativeExposure(float x) {
  13         if (x > 0.149659)
  14                 return (pow(10,(x - 0.385537) / 0.247189) - 0.052272) / 5.555556;
  15         else
  16                 return (x - 0.092809) / 5.367650;
  17 }
  18
  19 """
  20
  21 def logCToLinear(x):
  22         if (x > 0.149659):
  23                 return (math.pow(10.0,(x - 0.385537) / 0.247189) - 0.052272) / 5.555556
  24         else:
  25                 return (x - 0.092809) / 5.367650
  26
  27 def WriteSPI1D(filename, fromMin, fromMax, data):
  28     f = file(filename,'w')
  29     f.write("Version 1\n")
  30     f.write("From %s %s\n" % (fromMin, fromMax))
  31     f.write("Length %d\n" % len(data))
  32     f.write("Components 1\n")
  33     f.write("{\n")
  34     for value in data:
  35         f.write("        %s\n" % value)
  36     f.write("}\n")
  37     f.close()
  38
  39 def Fit(value, fromMin, fromMax, toMin, toMax):
  40     if fromMin == fromMax:
  41         raise ValueError("fromMin == fromMax")
  42     return (value - fromMin) / (fromMax - fromMin) * (toMax - toMin) + toMin
  43
  44 NUM_SAMPLES = 2**14
  45 RANGE = (-0.125, 1.125)
  46 data = []
  47 for i in xrange(NUM_SAMPLES):
  48     x = i/(NUM_SAMPLES-1.0)
  49     x = Fit(x, 0.0, 1.0, RANGE[0], RANGE[1])
  50     data.append(logCToLinear(x))
  51 WriteSPI1D('logc800.spi1d', RANGE[0], RANGE[1], data)