Изменение размера изображения с поддержкой SRGB в Pillow

В итоге я реализовал изменение размера с учетом sRGB, используя следующую процедуру. Он принимает 8-битное изображение RGB, целевой размер и фильтр передискретизации.

from PIL import Image
import numpy as np

def SRGBResize(im, size, filter):
    # Convert to numpy array of float
    arr = np.array(im, dtype=np.float32) / 255.0
    # Convert sRGB -> linear
    arr = np.where(arr <= 0.04045, arr/12.92, ((arr+0.055)/1.055)**2.4)
    # Resize using PIL
    arrOut = np.zeros((size[1], size[0], arr.shape[2]))
    for i in range(arr.shape[2]):
        chan = Image.fromarray(arr[:,:,i])
        chan = chan.resize(size, filter)
        arrOut[:,:,i] = np.array(chan).clip(0.0, 1.0)
    # Convert linear -> sRGB
    arrOut = np.where(arrOut <= 0.0031308, 12.92*arrOut, 1.055*arrOut**(1.0/2.4) - 0.055)
    # Convert to 8-bit
    arrOut = np.uint8(np.rint(arrOut * 255.0))
    # Convert back to PIL
    return Image.fromarray(arrOut)

После долгих прочтений и проб и ошибок я наткнулся на хорошее решение. Он предполагает изображение sRGB, преобразует его в линейное цветовое пространство для изменения размера, а затем преобразует обратно в sRGB.

Есть небольшой недостаток в том, что используется глубина цвета 8 бит на пиксель, даже когда изображение имеет линейную форму. Это приводит к потере дисперсии в более темных областях. Читая из этого сообщения о проблеме, кажется, что нет способа конвертировать в более высокую глубину, используя Pillow, к сожалению.

from PIL import Image
from PIL.ImageCms import profileToProfile

SRGB_PROFILE = 'sRGB.icc'
LINEARIZED_PROFILE = 'linearized-sRGB.icc'

im = Image.open(IN_PATH)
im = profileToProfile(im, SRGB_PROFILE, LINEARIZED_PROFILE)
im = im.resize((WIDTH, HEIGHT), Image.ANTIALIAS)
im = profileToProfile(im, LINEARIZED_PROFILE, SRGB_PROFILE)

im.save(OUT_PATH)

Вам понадобится линеаризованный цветовой профиль ICC, так как Pillow/lcms не может обойтись без него. Вы можете получить его из этого сообщения о проблеме, и автор упоминает в файле "без авторских прав, использовать свободно". Вам также понадобится профиль sRGB, который легко получить в вашей операционной системе или в Интернете.

Большая часть времени обработки уходит на вычисления преобразований из sRGB и обратно. Если вы собираетесь выполнять много этих операций, вы можете сохранить эти преобразования, чтобы повторно использовать их следующим образом:

from PIL.ImageCms import buildTransform, applyTransform

SRGB_TO_LINEARIZED = buildTransform(SRGB_PROFILE, LINEARIZED_PROFILE, 'RGB', 'RGB')
LINEARIZED_TO_SRGB = buildTransform(LINEARIZED_PROFILE, SRGB_PROFILE, 'RGB', 'RGB')

im = applyTransform(im, SRGB_TO_LINEARIZED)
im = im.resize((WIDTH, HEIGHT), Image.ANTIALIAS)
im = applyTransform(im, LINEARIZED_TO_SRGB)

Я надеюсь, что это поможет, и мне было бы интересно услышать, есть ли у кого-нибудь идеи по решению проблемы с 8-битным цветовым пространством.

99% реализаций изменения размера изображения не получат правильный sRGB (что, к сожалению, составляет 99,9% материала изображения), а те, кто это делает, обычно делают это правильно по умолчанию и дают вам возможность отказаться от гамма-декодирования.

[уверенный режим включен, читайте внимательно]

IOW, если нет возможности, вам, вероятно, придется добавить код самостоятельно или просто использовать pamscale. Если библиотека неправильно поддерживает sRGB, у нее все равно будут другие недостатки.

[уверенный режим выключен]

Вы можете де/кодировать себя, как обсуждалось в

http://www.imagemagick.org/discourse-server/viewtopic.php?t=15955

но на первый взгляд кажется, что подушка на этот трюк не способна.