raw現像をjpgに転換、meta-data解析 #Python

初めに

rawpyとはカメラの現像を解析するpythonのパッケージです。そもそもc++のlibrawと同じものです。画像処理にはpythonでよく使うので、librawをpythonで利用できるため、rawpyを使うのはlibrawと同じ効果を貰える。

以下はraw現像の解析、やmeta-dataを獲得の方法少し紹介したいと思います。

rawからjpgに転換

python環境にインストール

$ pip install rawpy

コードに使用

import rawpy # インポート
import cv2
import os

path="X:\\photo_test"　# 現像のディレクトリとファイル名
raw_name_sony = "sony.ARW" 　
output_name= "output.JPG" 　
raw = rawpy.imread(os.path.join(path,raw_name_sony))　#現像入力
decoded = raw.postprocess()[:, :, [2, 1, 0]]
cv2.imwrite(os.path.join(path,output_name),decoded) # opencvでjpgを出力

rawpyで画像転換機能は使いやすいですが、postprocessには沢山のパラメータを提供されて、実際使用した時、自分の需要によって、パラメータを入力します。

以下はキャンプ工学さんからのパラメータ説明です：
こちら

注意点

rawのサイズは出力のjpgサイズと不一致の場合はあるかもしれません。その原因はカメラの設定された比率はcmosのサイズと違い場合、カメラやパソコンの写真ビューワは一部のピクセル自動的にマスクされました。でも、rawに隠されたピクセルは保存しているので、postprocessで全部出力されることです。
rawpyで出力されたjpgとカメラ出力のjpgは不一致あるかもしれません。その原因の一つはカメラに設定したwhitebalanceやgammaなどpostprocessとの設定異なることです。デフォルトでrawを出力したら、正常に見た写真より暗いです。whitebalanceをfalseと設定すると、出力の写真は暗いです。

写真meta-dataの出力

写真にカメラ設定パラメータなどいろんな情報がありますので、pillowでmeta-data出力が出来ます。pillowはrawを入力できなので、カメラ出力のjpgでmeta-dataあるいはexifを獲得出来ます。

pillow をインストール

pip install pillow

pillowの導入

from PIL import Image
from PIL.ExifTags import TAGS

exifを抽出、dictに記録

im = Image.open("X:\\photo_test\\DSC00406.JPG")
exif = im._getexif()

exif_table = {}
for tag_id, value in exif.items():
    tag = TAGS.get(tag_id, tag_id)
    exif_table[tag] = value

for i in exif_table:
    print(i,"----->",exif_table[i])

注意点

画像のexifは失った場合もあります。トリミングやフォーマット転換してから再保存する時はexifの情報はピクセルと共に保存されていないことです。