aces_0.7.1/luts/slog2.py

   1 #!/usr/bin/env python
   2
   3 import math
   4
   5 # IT's annoying that the 1023,4 and 4095,16 almost, but dont exactly, cancel. UGH
   6 # The intent is clearly to have the same mapping, but it's not done very well.
   7 # Sony engineers and/or the Academy should pick one of these mappings for both.
   8
   9 def SLog_to_lin(x):
  10     return (math.pow(10.0,(((((x*1023.0)/4.0-16.0)/219.0)-0.616596-0.03)/0.432699))-0.037584)*0.9
  11
  12 def SLog2_to_lin(x):
  13     if x < 0.030001222851889303:
  14         return (x-0.030001222851889303 ) * 0.28258064516129
  15     return (219.0*(math.pow(10.0, ((x-0.616596-0.03)/0.432699)) - 0.037584) /155.0)
  16
  17 steps = 21
  18 for i in xrange(steps):
  19     x = i/(steps-1.0)
  20     print x, SLog_to_lin(x), SLog2_to_lin(x)
  21
  22 def WriteSPI1D(filename, fromMin, fromMax, data):
  23     f = file(filename,'w')
  24     f.write("Version 1\n")
  25     f.write("From %s %s\n" % (fromMin, fromMax))
  26     f.write("Length %d\n" % len(data))
  27     f.write("Components 1\n")
  28     f.write("{\n")
  29     for value in data:
  30         f.write("        %s\n" % value)
  31     f.write("}\n")
  32     f.close()
  33
  34 def Fit(value, fromMin, fromMax, toMin, toMax):
  35     if fromMin == fromMax:
  36         raise ValueError("fromMin == fromMax")
  37     return (value - fromMin) / (fromMax - fromMin) * (toMax - toMin) + toMin
  38
  39 """
  40 5500K:
  41
  42 ACESR = 0.8764457030 * Rraw +  0.0145411681 * Graw +  0.1090131290 * Braw;
  43 ACESG = 0.0774075345 * Rraw +  0.9529571767 * Graw + -0.0303647111 * Braw;
  44 ACESB = 0.0573564351 * Rraw + -0.1151066335 * Graw +  1.0577501984 * Braw;
  45
  46 3200K:
  47
  48 ACESR = 1.0110238740 * Rraw +  -0.1362526051 * Graw +  0.1252287310 * Braw;
  49 ACESG = 0.1011994504 * Rraw +   0.9562196265 * Graw + -0.0574190769 * Braw;
  50 ACESB = 0.0600766530 * Rraw +  -0.1010185315 * Graw +  1.0409418785 * Braw;
  51 """
  52
  53 """
  54 NUM_SAMPLES = 2**11
  55 RANGE = (-0.125, 1.125)
  56 data = []
  57 for i in xrange(NUM_SAMPLES):
  58     x = i/(NUM_SAMPLES-1.0)
  59     x = Fit(x, 0.0, 1.0, RANGE[0], RANGE[1])
  60     data.append(SLog10_to_lin(x))
  61 WriteSPI1D('slog2.spi1d', RANGE[0], RANGE[1], data)
  62 """