如何用 RawPy 轻松处理 RAW 图像：完整入门指南 📸
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/rawpy RawPy 是一款强大的 Python 库，作为 LibRaw 的封装器，让开发者和摄影爱好者能轻松在 Python 环境中处理 RAW 图像文件。它提供简洁的接口实现专业级图像解码、热像素修复等功能，兼容多种相机格式，是图像处理的实用工具。
📌 核心功能速览
🔍 RAW 图像解码引擎
基于 LibRaw 核心库，支持主流相机厂商的 RAW 格式（如 CR2、NEF、X3F 等），通过 rawpy.RawPy 类实现高效文件解析。
🔧 实用图像处理工具
包含热像素/死像素修复功能，对应源码路径：rawpy/enhance.py，提供简单 API 提升图像质量。
📝 灵活的参数配置
通过 rawpy.Params 类自定义图像处理参数，如白平衡、曝光补偿等，满足个性化需求。
🚀 三步快速安装 RawPy
环境检查 ✅
确保系统安装 Python 3.6+ 和 pip，终端执行：
python --version
pip --version
一键安装稳定版 📦
pip install rawpy
验证安装成功 🔍
python -c "import rawpy; print(rawpy.libraw_version)"
⚙️ 高级安装选项（源码编译）
获取源代码
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/rawpy
安装系统依赖
- Linux（以 Ubuntu 为例）：
sudo apt-get install libraw-dev - macOS：无需额外依赖，编译时自动处理
编译与安装
cd rawpy
pip install numpy cython
python setup.py install
📚 官方文档与资源
完整 API 参考
详细文档位于项目 docs/ 目录，包含类、方法和参数说明，助你深入了解功能。
示例代码库
测试用例目录 test/ 提供实际 RAW 文件处理示例，如 test_basic.py 展示基础操作流程。
💡 使用小贴士
- 处理大文件时建议使用上下文管理器：
with rawpy.imread('image.cr2') as raw: rgb = raw.postprocess() - 通过
rawpy.flags查看当前版本支持的功能（如 LCMS 色彩管理）
RawPy 简化了 RAW 图像处理流程，无论你是开发者还是摄影爱好者，都能借助它在 Python 中实现专业级图像编辑。立即安装体验，释放 RAW 图像的全部潜力！ 🎉
（alt：RawPy 库 Logo，紫色文字配相机图案）
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
