LUT Analysis Tool

Description

The LUT Analysis Tool is a Python script that allows you to load a 3D LUT file in the .cube format and generate a comparative exposure value table. The table compares exposure values in:

• S-Log3
• Rec.709
• Your loaded LUT

This script is useful for filmmakers and colorists who want to analyze and compare the characteristics of different LUTs and their impact on exposure values.

Features

• Loading LUT Files: Supports .cube files containing 1D LUTs, 3D LUTs, or both.
• Value Interpolation: Accurate mapping of exposure values through interpolation.
• Generating Comparative Tables: Creates a table with exposure values for S-Log3, Rec.709, and your loaded LUT.
• Saving Results: Ability to save the table to a CSV file.
• User Interface: Simple dialog window for selecting the LUT file.

Requirements

• Python 3.x
• Python Libraries:
  • numpy
  • pandas
  • tkinter (standard with Python)
  • scipy

Installation

1. Install Python

   Download and install Python from python.org.

2. Install Required Libraries

   Open a command prompt or terminal and type:

   pip install numpy pandas scipy

   Note: tkinter is typically included with Python. If you're using Linux and tkinter is not installed, you can install it using:

   sudo apt-get install python3-tk

Usage

1. Download the Script

   Copy the lut_analysis.py script to a chosen folder on your computer.

2. Run the Script

   Open a command prompt or terminal in the folder containing the script and run:

   python lut_analysis.py

3. Select a LUT File

   After running the program, a dialog window will appear, allowing you to select a .cube file. Choose the LUT file you wish to analyze and click "Open".

4. Read the Results

   • The script will generate a comparative table and display it in the console.
   • The table will also be saved to a file named tabela_porownawcza.csv in the same folder.

Sample Table

Exposure (%)	S-Log3 (%)	Rec.709 (%)	Your LUT (%)
1	6.54	4.50	2.20
5	8.70	18.60	9.80
10	15.23	29.05	17.60
15	20.26	36.92	24.00
20	24.34	43.33	29.50
...	...	...	...
95	55.19	91.88	71.80
99	56.33	93.86	73.00

Additional Information

• Handling 3D LUTs: The script supports files containing 3D LUTs through three-dimensional interpolation.
• Adding False Color Information: If you have data on assigning colors to exposure values (e.g., for Sony Venice 1), you can add them to the table by modifying the generate_table function.

Troubleshooting

• Missing tkinter Module:

  Ensure that tkinter is installed. On Linux systems, you can install it using:

  sudo apt-get install python3-tk

• Errors When Running the Script:

  • Verify that all required libraries are installed (numpy, pandas, scipy).
  • Ensure that the LUT file is correct and conforms to the specification.

• Issues with the LUT File:

  The script supports .cube files containing 1D LUTs, 3D LUTs, or both. Make sure your LUT file is valid.

License

This project is licensed under the MIT License. See the LICENSE file for details.

Author

makaronz

Narzędzie do Analizy LUT

Opis

Narzędzie do Analizy LUT to skrypt napisany w Pythonie, który pozwala na wczytanie pliku 3D LUT w formacie .cube i wygenerowanie tabeli porównawczej wartości ekspozycji. Tabela zawiera porównanie wartości ekspozycji w:

• S-Log3
• Rec.709
• Wczytanym przez użytkownika LUT

Skrypt jest przydatny dla filmowców i kolorystów, którzy chcą analizować i porównywać charakterystykę różnych LUT-ów oraz ich wpływ na wartości ekspozycji.

Funkcje

• Wczytywanie plików LUT: Obsługa plików .cube zawierających 1D LUT, 3D LUT lub oba typy.
• Interpolacja wartości: Dokładne mapowanie wartości ekspozycji poprzez interpolację.
• Generowanie tabeli porównawczej: Tworzenie tabeli z wartościami ekspozycji dla S-Log3, Rec.709 i wczytanego LUT.
• Zapisywanie wyników: Możliwość zapisu tabeli do pliku CSV.
• Interfejs użytkownika: Proste okno dialogowe do wyboru pliku LUT.

Wymagania

• Python 3.x
• Biblioteki Python:
  • numpy
  • pandas
  • tkinter (standardowo dostępny w Pythonie)
  • scipy

Instalacja

1. Zainstaluj Pythona

   Pobierz i zainstaluj Pythona ze strony python.org.

2. Zainstaluj wymagane biblioteki

   Otwórz wiersz poleceń lub terminal i wpisz:

   pip install numpy pandas scipy

   Uwaga: tkinter jest standardowo dostępny w Pythonie. Jeśli jednak korzystasz z systemu Linux i tkinter nie jest zainstalowany, możesz go zainstalować poleceniem:

   sudo apt-get install python3-tk

Użycie

1. Pobierz skrypt

   Skopiuj skrypt lut_analysis.py do wybranego folderu na swoim komputerze.

2. Uruchom skrypt

   Otwórz wiersz poleceń lub terminal w folderze, w którym znajduje się skrypt, i uruchom:

   python lut_analysis.py

3. Wybierz plik LUT

   Po uruchomieniu programu pojawi się okno dialogowe pozwalające wybrać plik .cube. Wskaż plik LUT, który chcesz przeanalizować, i kliknij "Otwórz".

4. Odczytaj wyniki

   • Skrypt wygeneruje tabelę porównawczą i wyświetli ją w konsoli.
   • Tabela zostanie również zapisana do pliku tabela_porownawcza.csv w tym samym folderze.

Przykład tabeli

Ekspozycja (%)	S-Log3 (%)	Rec.709 (%)	Twój LUT (%)
1	6.54	4.50	2.20
5	8.70	18.60	9.80
10	15.23	29.05	17.60
15	20.26	36.92	24.00
20	24.34	43.33	29.50
...	...	...	...
95	55.19	91.88	71.80
99	56.33	93.86	73.00

Dodatkowe informacje

• Obsługa 3D LUT: Skrypt obsługuje pliki zawierające 3D LUT poprzez interpolację trójwymiarową.
• Dodawanie kolorów False Color: Jeśli posiadasz dane dotyczące przypisania kolorów do wartości ekspozycji (np. dla Sony Venice 1), możesz je dodać do tabeli, modyfikując funkcję generate_table.

Problemy i ich rozwiązania

• Brak modułu tkinter:

  Upewnij się, że tkinter jest zainstalowany. W systemie Linux możesz go zainstalować poleceniem:

  sudo apt-get install python3-tk

• Błędy podczas uruchamiania skryptu:

  • Sprawdź, czy wszystkie wymagane biblioteki są zainstalowane (numpy, pandas, scipy).
  • Upewnij się, że plik LUT jest poprawny i zgodny ze specyfikacją.

• Problemy z plikiem LUT:

  Skrypt obsługuje pliki .cube zawierające 1D LUT, 3D LUT lub oba typy. Upewnij się, że Twój plik LUT jest poprawny.

Licencja

Ten projekt jest udostępniany na licencji MIT. Szczegóły licencji znajdują się w pliku LICENSE.

Autor

makaronz