taikomatsu

# import acv
import struct
filepath = 'C:/users/hoge/curve.acv'
luts = []
with open(filepath, 'rb') as f:
    header = f.read(4)
    for i in range(len('mrgba')):
        ncvs = struct.unpack('>BB', f.read(2))[1]
        ipairs = [struct.unpack('>BBBB', f.read(4))[1::2] for k in range(ncvs)]
        pairs = [(ix/255., iy/255.) for iy, ix in ipairs]

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# AEの.acvファイルをNukeに持っていく用にリサーチ
# 冒頭4バイトはヘッダ？処理に必要そうなものではなかったので一旦無視
# その後はマスター, R, G, B, Aと全5チャンネル分の情報が、
# 制御点の個数, (制御点の位置(x), 制御点の値(y)) x 個数分　という感じで全チャンネル分記載されていた
### 注意 ###
# Jupyterで書いてたためPython3.xなのでそのままだとDCCでは使えないかもしれない、、

filepath = 'C:/users/hoge/curve.acv'

with open(filepath, 'rb') as f:

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# reference:
# https://blender.stackexchange.com/questions/23433/how-to-assign-a-new-material-to-an-object-in-the-scene-from-python
import bpy

mat = bpy.data.materials.get('my_material')
for o in bpy.context.selected_objects:
  if o.data.materials:
    ob.data.materials[0] = mat
  else:
    o.data.materials.append(mat)

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// carveする値。ここにバラバラの値を入れればバラバラにcarveも可能。
float carve = fit(f@Frame, 1, 24, 1, 0);
int pts[] = primpoints(0, i@primnum);
// carve後のcurveのポイントを保持する配列
int newpts[] = {};
foreach (int pt; pts) {
    float u = point(0, "curveu", pt);
    // carveの向きはここの条件やcarveの変化を変えればOK
    if (u<carve)
        removepoint(0, pt);

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import os
import os.path
import imageio
import numpy as np
from PIL import Image

# .hdrや.exrなど、読み込む際にfreeimageを使う必要があるフォーマット用にfreeimageをダウンロードしてくれるらしい
imageio.plugins.freeimage.download()

def list_hdri(dirname):

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from PySide2 import QtWidgets, QtGui
from PySide2 import QtCore
import sys
import imageio
import numpy as np
from PIL import Image, ImageQt

imgpath = 'myhdri.hdr'
imageio.plugins.freeimage.download()
img = imageio.imread(imgpath)

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import numpy as np
import imageio
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt

# imageioで画像を読み込み
imgpath = 'myhdri.hdr'
imageio.plugins.freeimage.download()
img = imageio.imread(imgpath)

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import imageio

imgpath = 'myhdri.hdr'
# freeimageがインストールされていないシステムでも以下の一行を実行すればHDRが読める
imageio.plugins.freeimage.download()
img = imageio.imread(imgpath)
# 画像サイズも確認可能
print(img.shape)

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float bias(float b; float x) {
    return pow(x, log(b)/log(0.5));
}
float gain(float g; float x) {
    return (x<0.5) ? bias(1-g, 2*x)*.5 : 1-bias(1-g, 2-2*x)*.5;        
}

// usage example
float x = v@P.x;
//v@P.y = bias(0.8, x);

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float bias(float b; float x) {
    return pow(x, log(b)/log(0.5));
}

float gain(float g; float x) {
    if (x<0.5)
        return bias(1-g, 2*x)/2;
    else
        return 1-bias(1-g, 2-2*x)/2;        
}