aces_1.0.0/python/aces_ocio/create_arri_colorspaces.py

   1 #!/usr/bin/env python
   2 # -*- coding: utf-8 -*-
   3
   4 """
   5 Implements support for *ARRI* colorspaces conversions and transfer functions.
   6 """
   7
   8 import array
   9 import math
  10
  11 import aces_ocio.generate_lut as genlut
  12 from aces_ocio.utilities import ColorSpace, mat44_from_mat33
  13
  14
  15 __author__ = 'ACES Developers'
  16 __copyright__ = 'Copyright (C) 2014 - 2015 - ACES Developers'
  17 __license__ = ''
  18 __maintainer__ = 'ACES Developers'
  19 __email__ = 'aces@oscars.org'
  20 __status__ = 'Production'
  21
  22 __all__ = ['create_log_c',
  23            'create_colorspaces']
  24
  25
  26 def create_log_c(gamut,
  27                  transfer_function,
  28                  exposure_index,
  29                  name,
  30                  lut_directory,
  31                  lut_resolution_1d):
  32     """
  33     Object description.
  34
  35     LogC to ACES.
  36
  37     Parameters
  38     ----------
  39     parameter : type
  40         Parameter description.
  41
  42     Returns
  43     -------
  44     type
  45          Return value description.
  46     """
  47
  48     name = '%s (EI%s) - %s' % (transfer_function, exposure_index, gamut)
  49     if transfer_function == '':
  50         name = 'Linear - %s' % gamut
  51     if gamut == '':
  52         name = '%s (EI%s)' % (transfer_function, exposure_index)
  53
  54     cs = ColorSpace(name)
  55     cs.description = name
  56     cs.equality_group = ''
  57     cs.family = 'ARRI'
  58     cs.is_data = False
  59
  60     # Globals
  61     IDT_maker_version = '0.08'
  62
  63     nominal_EI = 400.0
  64     black_signal = 0.003907
  65     mid_gray_signal = 0.01
  66     encoding_gain = 0.256598
  67     encoding_offset = 0.391007
  68
  69     def gain_for_EI(EI):
  70         return (math.log(EI / nominal_EI) / math.log(2) * (
  71             0.89 - 1) / 3 + 1) * encoding_gain
  72
  73     def log_c_inverse_parameters_for_EI(EI):
  74         cut = 1.0 / 9.0
  75         slope = 1.0 / (cut * math.log(10))
  76         offset = math.log10(cut) - slope * cut
  77         gain = EI / nominal_EI
  78         gray = mid_gray_signal / gain
  79         # The higher the EI, the lower the gamma
  80         enc_gain = gain_for_EI(EI)
  81         enc_offset = encoding_offset
  82         for i in range(0, 3):
  83             nz = ((95.0 / 1023.0 - enc_offset) / enc_gain - offset) / slope
  84             enc_offset = encoding_offset - math.log10(1 + nz) * enc_gain
  85         # Calculate some intermediate values
  86         a = 1.0 / gray
  87         b = nz - black_signal / gray
  88         e = slope * a * enc_gain
  89         f = enc_gain * (slope * b + offset) + enc_offset
  90         # Manipulations so we can return relative exposure
  91         s = 4 / (0.18 * EI)
  92         t = black_signal
  93         b += a * t
  94         a *= s
  95         f += e * t
  96         e *= s
  97
  98         return {'a': a,
  99                 'b': b,
 100                 'cut': (cut - b) / a,
 101                 'c': enc_gain,
 102                 'd': enc_offset,
 103                 'e': e,
 104                 'f': f}
 105
 106     def log_c_to_linear(code_value, exposure_index):
 107         p = log_c_inverse_parameters_for_EI(exposure_index)
 108         breakpoint = p['e'] * p['cut'] + p['f']
 109         if (code_value > breakpoint):
 110             linear = ((pow(10, (code_value / 1023.0 - p['d']) / p['c']) -
 111                        p['b']) / p['a'])
 112         else:
 113             linear = (code_value / 1023.0 - p['f']) / p['e']
 114
 115         # print(codeValue, linear)
 116         return linear
 117
 118
 119     cs.to_reference_transforms = []
 120
 121     if transfer_function == 'V3 LogC':
 122         data = array.array('f', '\0' * lut_resolution_1d * 4)
 123         for c in range(lut_resolution_1d):
 124             data[c] = log_c_to_linear(1023.0 * c / (lut_resolution_1d - 1),
 125                                       int(exposure_index))
 126
 127         lut = '%s_to_linear.spi1d' % (
 128             '%s_%s' % (transfer_function, exposure_index))
 129
 130         # Remove spaces and parentheses
 131         lut = lut.replace(' ', '_').replace(')', '_').replace('(', '_')
 132
 133         genlut.write_SPI_1d(lut_directory + '/' + lut,
 134                             0.0,
 135                             1.0,
 136                             data,
 137                             lut_resolution_1d,
 138                             1)
 139
 140         # print('Writing %s' % lut)
 141         cs.to_reference_transforms.append({
 142             'type': 'lutFile',
 143             'path': lut,
 144             'interpolation': 'linear',
 145             'direction': 'forward'
 146         })
 147
 148     if gamut == 'Wide Gamut':
 149         cs.to_reference_transforms.append({
 150             'type': 'matrix',
 151             'matrix': mat44_from_mat33([0.680206, 0.236137, 0.083658,
 152                                       0.085415, 1.017471, -0.102886,
 153                                       0.002057, -0.062563, 1.060506]),
 154             'direction': 'forward'
 155         })
 156
 157     cs.from_reference_transforms = []
 158     return cs
 159
 160
 161 def create_colorspaces(lut_directory, lut_resolution_1d):
 162     """
 163     Generates the colorspace conversions.
 164
 165     Parameters
 166     ----------
 167     parameter : type
 168         Parameter description.
 169
 170     Returns
 171     -------
 172     type
 173          Return value description.
 174     """
 175
 176     colorspaces = []
 177
 178     transfer_function = 'V3 LogC'
 179     gamut = 'Wide Gamut'
 180
 181     # EIs = [160.0, 200.0, 250.0, 320.0, 400.0, 500.0, 640.0, 800.0,
 182     # 1000.0, 1280.0, 1600.0, 2000.0, 2560.0, 3200.0]
 183     EIs = [160, 200, 250, 320, 400, 500, 640, 800,
 184            1000, 1280, 1600, 2000, 2560, 3200]
 185     default_EI = 800
 186
 187     # Full conversion
 188     for EI in EIs:
 189         log_c_EI_full = create_log_c(
 190             gamut,
 191             transfer_function,
 192             EI,
 193             'LogC',
 194             lut_directory,
 195             lut_resolution_1d)
 196         colorspaces.append(log_c_EI_full)
 197
 198     # Linearization only
 199     for EI in [800]:
 200         log_c_EI_linearization = create_log_c(
 201             '',
 202             transfer_function,
 203             EI,
 204             'LogC',
 205             lut_directory,
 206             lut_resolution_1d)
 207         colorspaces.append(log_c_EI_linearization)
 208
 209     # Primaries
 210     log_c_EI_primaries = create_log_c(
 211         gamut,
 212         '',
 213         default_EI,
 214         'LogC',
 215         lut_directory,
 216         lut_resolution_1d)
 217     colorspaces.append(log_c_EI_primaries)
 218
 219     return colorspaces