将以下内容添加到您的 Cargo.toml

[dependencies]
exr = "1.72.0"

# also, optionally add this to your crate for smaller binary size
# and better runtime performance
[profile.release]
lto = true

此存储库的 master 分支始终与 crates.io 版本匹配，因此您还可以链接到 github 存储库的 master 分支。

示例

示例：生成 rgb exr 文件。

extern crate exr;

/// To write your image data, you need to specify how to retrieve a single pixel from it.
/// The closure may capture variables or generate data on the fly.
fn main() {
    use exr::prelude::*;

    // write a file, with 32-bit float precision per channel
    write_rgba_file(

        // this accepts paths or &str
        "minimal_rgba.exr",

        // image resolution is 2k
        2048, 2048,

        // generate (or lookup in your own image)
        // an f32 rgb color for each of the 2048x2048 pixels
        // (you could also create f16 values here to save disk space)
        |x,y| {
            (
                x as f32 / 2048.0, // red
                y as f32 / 2048.0, // green
                1.0 - (y as f32 / 2048.0), // blue
                1.0 // alpha
            )
        }

    ).unwrap();
}

查看 示例文件夹 以获取更多示例。

或阅读 指南。

目标

exrs 的目标是提供一个安全、方便的接口来访问 OpenEXR 文件格式。它旨在最大限度地减少无效文件和运行时错误的可能性。它包含一个完整的图像数据结构，可以包含任何 exr 图像，同时也提供低级块接口的访问。

此库不试图成为一个通用的图像文件或图像处理库。因此，颜色转换、美丽的子采样和多级细节生成目前留给了其他包。由于原始 OpenEXR 实现支持这些操作，此库可能以后会支持它们。此外，此实现不试图产生与原始实现完全匹配的字节精确文件输出，而是只针对正确的输出。

安全性

此库不使用不安全代码。实际上，此包用 #[forbid(unsafe_code)] 标注。尽管如此，通过仔细选择依赖项，已经最大限度地减少了使用不安全代码。

所有文件信息都需谨慎处理。分配有安全最大值，一次性不会超过，以减少内存耗尽攻击。

我引以为豪的地方

• 灵活的API（选择如何存储您的数据，而不是接收一个分配的图像）
• 安全的API（几乎不可能意外写入无效文件）
• “如果编译成功，则运行”的方法
• 出色的贡献者！

Wasm

此包支持 wasm-unknown-unknown 目标。由于WASM目前没有线程，对压缩文件的解码和编码将更慢。当然，您需要从字节缓冲区而不是文件句柄中读取。

动机

此库不支持仅为了切换语言而将现有的C++代码重写为Rust的有害思维定式。OpenEXR图像格式由一个经过验证和实战测试的参考实现定义。

然而，作为官方参考实现的替代方案，此库有机会探索根本不同的设计，无论使用什么语言编写。太棒了！

此外，我真的想在我git仓库中有一个名字中有'X'的库。

请注意，有官方Rust绑定到C++参考实现，并且它们与这个Rust实现相比有多个优势

• 它们支持所有功能，可以读取任何文件，不会出现惊喜
• 它们由行业巨头不断推动，因此它们有更高的可能性在未来十年内仍然得到维护
• 它们经过实战测试，并被许多现有项目依赖

规范

此库是根据官方的 OpenEXRFileLayout.pdf 文档构建的。未指定的行为从C++库中得出。

路线图

1. 支持所有压缩格式（缺失格式：DWAA/DWAB）
2. 支持子采样
3. 支持深度数据
4. 自动转换颜色空间
5. 性能分析和其他优化
6. 工具（图像查看器应用、元数据提取工具等）

贡献

此项目有出色的贡献者，欢迎在Github上贡献。

运行测试

要在您的本地系统上运行所有快速测试，请使用 cargo test。

要在您的本地系统上无限期地开始模糊测试，请使用 cargo test --package exr --test fuzz fuzz -- --exact --ignored。

要在仿真系统上运行所有快速测试，请使用以下命令之一。每个命令都需要一个运行的 docker 实例，并在您的机器上安装 cross-rs（cargo install cross）。

• Mips（大端） cross test --target mips-unknown-linux-gnu --verbose

要基准测试库，只需运行 cargo bench。