aces_1.0.0/python/aces_ocio/createARRIColorSpaces.py

   1 #!/usr/bin/env python
   2 # -*- coding: utf-8 -*-
   3
   4 import array
   5 import math
   6
   7 import aces_ocio.generateLUT as genlut
   8 from aces_ocio.util import ColorSpace, mat44FromMat33
   9
  10
  11 #
  12 # LogC to ACES
  13 #
  14 def createLogC(gamut, transferFunction, exposureIndex, name, lutDir, lutResolution1d):
  15     name = "%s (EI%s) - %s" % (transferFunction, exposureIndex, gamut)
  16     if transferFunction == "":
  17         name = "Linear - %s" % gamut
  18     if gamut == "":
  19         name = "%s (EI%s)" % (transferFunction, exposureIndex)
  20
  21     cs = ColorSpace(name)
  22     cs.description = name
  23     cs.equalityGroup = ''
  24     cs.family = 'ARRI'
  25     cs.isData=False
  26
  27     # Globals
  28     IDT_maker_version = "0.08"
  29
  30     nominalEI = 400.0
  31     blackSignal = 0.003907
  32     midGraySignal = 0.01
  33     encodingGain = 0.256598
  34     encodingOffset = 0.391007
  35
  36     def gainForEI(EI) :
  37         return (math.log(EI/nominalEI)/math.log(2) * (0.89 - 1) / 3 + 1) * encodingGain
  38
  39     def LogCInverseParametersForEI(EI) :
  40         cut = 1.0 / 9.0
  41         slope = 1.0 / (cut * math.log(10))
  42         offset = math.log10(cut) - slope * cut
  43         gain = EI / nominalEI
  44         gray = midGraySignal / gain
  45         # The higher the EI, the lower the gamma
  46         encGain = gainForEI(EI)
  47         encOffset = encodingOffset
  48         for i in range(0,3) :
  49             nz = ((95.0 / 1023.0 - encOffset) / encGain - offset) / slope
  50             encOffset = encodingOffset - math.log10(1 + nz) * encGain
  51         # Calculate some intermediate values
  52         a = 1.0 / gray
  53         b = nz - blackSignal / gray
  54         e = slope * a * encGain
  55         f = encGain * (slope * b + offset) + encOffset
  56         # Manipulations so we can return relative exposure
  57         s = 4 / (0.18 * EI)
  58         t = blackSignal
  59         b = b + a * t
  60         a = a * s
  61         f = f + e * t
  62         e = e * s
  63         return { 'a' : a,
  64                  'b' : b,
  65                  'cut' : (cut - b) / a,
  66                  'c' : encGain,
  67                  'd' : encOffset,
  68                  'e' : e,
  69                  'f' : f }
  70
  71     def logCtoLinear(codeValue, exposureIndex):
  72         p = LogCInverseParametersForEI(exposureIndex)
  73         breakpoint = p['e'] * p['cut'] + p['f']
  74         if (codeValue > breakpoint):
  75             linear = (pow(10,(codeValue/1023.0 - p['d']) / p['c']) - p['b']) / p['a']
  76         else:
  77             linear = (codeValue/1023.0 - p['f']) / p['e']
  78
  79         #print( codeValue, linear )
  80         return linear
  81
  82
  83     cs.toReferenceTransforms = []
  84
  85     if transferFunction == "V3 LogC":
  86         data = array.array('f', "\0" * lutResolution1d * 4)
  87         for c in range(lutResolution1d):
  88             data[c] = logCtoLinear(1023.0*c/(lutResolution1d-1), int(exposureIndex))
  89
  90         lut = "%s_to_linear.spi1d" % ("%s_%s" % (transferFunction, exposureIndex))
  91
  92         # Remove spaces and parentheses
  93         lut = lut.replace(' ', '_').replace(')', '_').replace('(', '_')
  94
  95         genlut.writeSPI1D(lutDir + "/" + lut, 0.0, 1.0, data, lutResolution1d, 1)
  96
  97         #print( "Writing %s" % lut)
  98         cs.toReferenceTransforms.append( {
  99             'type':'lutFile',
 100             'path':lut,
 101             'interpolation':'linear',
 102             'direction':'forward'
 103         } )
 104
 105     if gamut == 'Wide Gamut':
 106         cs.toReferenceTransforms.append( {
 107             'type':'matrix',
 108             'matrix':mat44FromMat33([0.680206, 0.236137, 0.083658,
 109                         0.085415, 1.017471, -0.102886,
 110                         0.002057, -0.062563, 1.060506]),
 111             'direction':'forward'
 112         })
 113
 114     cs.fromReferenceTransforms = []
 115     return cs
 116
 117 def createColorSpaces(lutDir, lutResolution1d):
 118     colorspaces = []
 119
 120     transferFunction = "V3 LogC"
 121     gamut = "Wide Gamut"
 122     #EIs = [160.0, 200.0, 250.0, 320.0, 400.0, 500.0, 640.0, 800.0, 1000.0, 1280.0, 1600.0, 2000.0, 2560.0, 3200.0]
 123     EIs = [160, 200, 250, 320, 400, 500, 640, 800, 1000, 1280, 1600, 2000, 2560, 3200]
 124     defaultEI = 800
 125
 126     # Full conversion
 127     for EI in EIs:
 128         LogCEIfull = createLogC(gamut, transferFunction, EI, "LogC", lutDir, lutResolution1d)
 129         colorspaces.append(LogCEIfull)
 130
 131     # Linearization only
 132     for EI in [800]:
 133         LogCEIlinearization = createLogC("", transferFunction, EI, "LogC", lutDir, lutResolution1d)
 134         colorspaces.append(LogCEIlinearization)
 135
 136     # Primaries
 137     LogCEIprimaries = createLogC(gamut, "", defaultEI, "LogC", lutDir, lutResolution1d)
 138     colorspaces.append(LogCEIprimaries)
 139
 140     return colorspaces