如何在ImageMagick中指定自定义信道分布？

Question

我有一堆不是RGB16的文件，但本质上有一种自定义格式。

这种格式有16位，通道按如下方式划分，我希望ImageMagick导入它们，然后将它们导出为可读的常规RGBA格式(或者，将每个通道导出到一个单独的灰度文件中)。

位0-4:红色

第5-9段:绿色

第10-12段:蓝色

第13-15段:阿尔法

所以基本上是5-5-3-3。

这里是一个压缩的示例文件，还包括了想要的输出(在PNG中)。有人知道怎么做吗？

我以一种不同的手工方式成功地做到了这一点，但我不知道如何在ImageMagick中这样做。

Answer 1

首先要做的是将您善意提供的预期输出分离到其组成的RGBA通道中，并排放置它们，这样我们就可以在每个通道中看到我们的目标：

magick out.png -separate +smush 10 channels.png

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下一步是检查文件大小。你说是512x512像素的16位数据。这意味着我期望512x512x2，即524,288字节，但是您的文件有524,290字节。快速检查显示，开始时有一个2字节的BOM表，我们需要跳过它。这意味着我们的命令必须将数据处理为16位灰度数据的512x512像素，要跳过一个2字节的头。我们也不想读文件4次，所以我们把它放入MPR "Magick持久性寄存器“(或者”命名内存块“是我对它的看法)，每次我们解码通道时都会从它中回忆原始数据。

因此，在下面的命令中，第一行读取输入图像，跳过BOM并将其放入MPR中。第二行从MPR中获取一个副本，并将红色通道从其中绕出。第二，第三和第四行做同样的绿色，蓝色和阿尔法通道。最后一行将处理堆栈中的4个通道组合到输出文件中。

magick -size 512x512+2 -endian MSB -depth 16 gray:in.file -write MPR:orig +delete \
   \( MPR:orig -evaluate and 63488 \) \
   \( MPR:orig -evaluate and 1984  -evaluate leftshift 5  \) \
   \( MPR:orig -evaluate and 56    -evaluate leftshift 10 \) \
   \( MPR:orig -evaluate and 7     -evaluate leftshift 13 \) \
   -combine result.png

注：

63488 = 0xf800
1984  = 0x07c0
56    = 0x0038

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在Windows上，我不使用也不能测试，该命令如下所示：

magick -size 512x512+2 -endian MSB -depth 16 gray:in.file -write MPR:orig +delete ^
   ( MPR:orig -evaluate and 63488 ) ^
   ( MPR:orig -evaluate and 1984  -evaluate leftshift 5  ) ^
   ( MPR:orig -evaluate and 56    -evaluate leftshift 10 ) ^
   ( MPR:orig -evaluate and 7     -evaluate leftshift 13 ) ^
   -combine result.png

只是为了好玩，您可以在Python中做同样的事情：

#!/usr/bin/env python3

import numpy as np
from PIL import Image

h, w = 512, 512

# Read raw 16-bit file, skipping BOM with offset=2. Reshape.
raw = np.fromfile('in.file', dtype=np.dtype('>u2'), offset=2).reshape((h,w))

# RGBA5533 packed into uint16
R = (np.bitwise_and(raw, 0xf800) >> 8).astype(np.uint8)
G = (np.bitwise_and(raw, 0x07c0) >> 3).astype(np.uint8)
B = (np.bitwise_and(raw, 0x0038) << 2).astype(np.uint8)
A = (np.bitwise_and(raw, 0x0007) << 5).astype(np.uint8)

# Stack the individual channels into RGBA
RGBA = np.dstack((R,G,B,A))

# Display or save
Image.fromarray(RGBA).show()