自己紹介

株式会社digitalbigmoのパイプラインエンジニアの小池@plinecomです。

これは何？

私はOpenEXR推しの人なんだけれど、OpenEXRを簡単にプレビューできないことは良くあるので、JPEGあたりに変換したいと思ったのだ。でも、すでに何千万枚もあるし、今後も増えるので、Pythonで処理したい。そこで、普通はOpenCVってなるところなんだけど、OpenImageIOという便利そうな仕組みがある事を知ったので、こちらを利用することにした。OpenImageIOの方が対応しているファイル形式も多いし、画像データをNumPy配列で扱うので、後々色々便利だと思うのだ。特にDPXにも対応しているっぽいのがポイント高いと思った。

コード（低レベルAPI版）

low.py

import OpenImageIO as oiio
import glob

if __name__ == '__main__':

    for path in glob.glob('/foo/bar/*.exr'):
        print(path)
        jpg_path = path.replace('.exr', '.jpg')

        #Read File
        inp = oiio.ImageInput.open(path)
        spec = inp.spec()
        pixels = inp.read_image("float")
        inp.close()

        #Write File
        out = oiio.ImageOutput.create(jpg_path)
        out.open(jpg_path, spec)
        out.write_image(pixels)
        out.close()

コード（高レベルAPI版）

high.py

import OpenImageIO as oiio
import glob

if __name__ == '__main__':

    for path in glob.glob('/foo/bar/*.exr'):
        print(path)
        jpg_path = path.replace('.exr', '.jpg')

        #Read File
        buf = oiio.ImageBuf(path)

        #Write File
        buf.write(jpg_path)

必要なPython外部モジュール

OpenImageIO
NumPy

Dockerfileも用意した。

Dockerfile

FROM rockylinux:8
RUN dnf install -y which python3 epel-release
RUN dnf config-manager --set-enabled powertools
RUN dnf install -y python3-openimageio python3-numpy

terminal

docker pull plinecom/py_oiio

低レベルAPI版のコードの説明

NumPyの配列を取ろうとするなら、低レベルAPIを使う方が早い。（高レベルAPIからNumPy配列を取る方法もある）

EXRファイルの読み込み方法の指示

        #Read File
        inp = oiio.ImageInput.open(path)
        spec = inp.spec()
        pixels = inp.read_image("float")
        inp.close()

read_image()関数から取得できるオブジェクトpixelはNumPy配列である。せっかくOpeEXRなので、画像データはfloat型で出してもらうように指示を出している。

画像の書き出しと変換方法の指示

        #Write File
        out = oiio.ImageOutput.create(jpg_path)
        out.open(jpg_path, spec)
        out.write_image(pixels)
        out.close()

書き出し先とファイル名を指示する。拡張子をもとに画像形式を自動で処理してくれるので、拡張子を変えれば、OpenImageIOが対応している形式に出してくれる。

高レベルAPI版のコードの説明

特にない。読み書きそれぞれ１行しかないし、見ればわかるはず。

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参考文献

OpenImageIO本家（英語）
OpenImageIO本家リファレンス（英語）