如何在Python中裁剪并保存DNG原始图像（保留元数据）

核心逻辑 #

通过rawpy读取DNG原始Bayer数据（无插值、无色彩转换），裁剪后配合元数据处理工具更新图像尺寸等关键信息，最后用imageio将裁剪后的原始数据和修正后的元数据一起保存为新DNG。

步骤与代码示例 #

1. 先安装依赖库

pip install rawpy imageio piexif

2. 实现代码

import rawpy
import imageio
import piexif

# 加载原始DNG文件
with rawpy.imread("input.dng") as raw:
    # 获取无插值的原始Bayer像素数组（二维uint16格式）
    raw_pixels = raw.raw_image.copy()
    # 读取原DNG的Exif元数据
    exif_metadata = piexif.load(raw.metadata["exif"])

# 执行裁剪（示例：裁剪坐标(y_start:y_end, x_start:x_end)，自行替换为你的需求）
crop_y_start, crop_y_end = 200, 1200
crop_x_start, crop_x_end = 300, 1300
cropped_pixels = raw_pixels[crop_y_start:crop_y_end, crop_x_start:crop_x_end]

# 更新元数据中的图像尺寸
exif_metadata["Exif"][piexif.ExifIFD.PixelXDimension] = cropped_pixels.shape[1]
exif_metadata["Exif"][piexif.ExifIFD.PixelYDimension] = cropped_pixels.shape[0]

# （可选）更新DNG特有的裁剪相关元数据（比如ActiveArea，不同相机字段可能不同）
# 若原DNG有ActiveArea字段，可按裁剪偏移量调整：
# original_active = raw.active_area
# new_active = (original_active[0]-crop_y_start, original_active[1]-crop_y_start,
#               original_active[2]-crop_x_start, original_active[3]-crop_x_start)
# 需将new_active写入元数据对应字段，可通过raw.metadata查看原字段

# 保存裁剪后的DNG
exif_bytes = piexif.dump(exif_metadata)
imageio.imwrite("output_cropped.dng", cropped_pixels, format="DNG", exif=exif_bytes)

注意事项 #

• 原始raw数组是Bayer格式的二维数组，裁剪时尽量保证宽高为偶数（匹配Bayer阵列的2x2周期），避免后续软件处理时出现色彩错位
• 部分相机的DNG包含自定义元数据字段（如ActiveArea、DefaultCropSize），这些字段也需要同步更新，才能让Lightroom等专业软件正确识别裁剪后的图像
• 保存时需保证数据类型与原始raw一致（通常为uint16），避免亮度信息丢失

内容的提问来源于stack exchange，提问作者benduvi20