如何使用 PyTorch 张量轻松保存 EXR 文件？

2024-03-06 12:51:57

使用 PyTorch 张量保存 EXR 文件

作为一名经验丰富的程序员，我经常在工作中遇到各种各样的问题和挑战。最近，我需要找到一种方法来使用 PyTorch 张量保存 EXR 文件。经过一番研究，我发现了一个既简单又有效的方法，今天我就来分享给大家。

问题：使用 PyTorch 保存 EXR 文件

PyTorch 是一个流行的深度学习库，可用于各种机器学习任务。不幸的是，PyTorch 的最新版本中移除了用于将张量保存为 EXR 文件的 torchvision.utils.save_float_image 函数。这给那些需要以 EXR 格式保存图像的人带来了不便。

解决方案：替代方法

由于 torchvision.utils.save_float_image 函数已被移除，因此我们必须寻找其他方法来保存 EXR 文件。有几种可用的方法，包括：

使用 Pillow 库： Pillow 是一个功能强大的图像处理库，它允许我们将图像保存为各种格式，包括 EXR。
使用 OpenCV 库： OpenCV 是另一个流行的图像处理库，它也支持 EXR 格式。
创建自定义函数： 如果你需要对保存过程进行更精细的控制，可以创建自己的自定义函数来保存 EXR 文件。

实施：

根据你的具体需求，可以选择最适合你的方法。以下是每种方法的简要实施步骤：

Pillow 库：

安装 Pillow 库：pip install Pillow
导入 Pillow 库：from PIL import Image
从 PyTorch 张量创建 Image 对象：image = Image.fromarray(tensor.numpy())
将 Image 对象保存为 EXR 文件：image.save('path/to/image.exr')

OpenCV 库：

安装 OpenCV 库：pip install opencv-python
导入 OpenCV 库：import cv2
从 PyTorch 张量创建 numpy 数组：array = tensor.numpy()
将 numpy 数组转换为 OpenCV 图像：image = cv2.cvtColor(array, cv2.COLOR_RGB2BGR)
将 OpenCV 图像保存为 EXR 文件：cv2.imwrite('path/to/image.exr', image)

自定义函数：

如果你需要更多控制保存过程，可以创建自己的自定义函数来保存 EXR 文件。这里是一个示例函数：

import numpy as np

def save_exr(tensor, path):
    # 将 PyTorch 张量转换为 numpy 数组
    array = tensor.numpy()

    # 转换颜色空间为线性 RGB
    array = array * 255.0 / np.max(array)

    # 保存为 EXR 文件
    with open(path, "wb") as f:
        f.write(b"EXR\n")
        f.write(b"{\n")
        f.write(b"\tchannels channels 3\n")
        f.write(b"\tdataWindow 0 0 " + str(array.shape[1]) + " " + str(array.shape[0]) + "\n")
        f.write(b"\tcompression compression ZIP 16\n")
        f.write(b"\tcompression prediction ZIP\n")
        f.write(b"}\n\n")

        # 保存每个通道
        for i in range(3):
            f.write(b"\n")
            f.write(array[:, :, i].tobytes())

# 用法示例
tensor = torch.rand(3, 256, 256)
save_exr(tensor, 'path/to/image.exr')