Apple-2-SW/ii-pix
1
0
Fork 0
mirror of https://github.com/KrisKennaway/ii-pix.git synced 2024-11-19 08:30:48 +00:00
Code Issues Projects Releases Wiki Activity
e1dab91783
ii-pix/palette.py
kris e1dab91783 Whitespace
2021-02-14 23:42:57 +00:00

391 lines
14 KiB
Python
Raw Blame History

"""RGB colour palettes to target for Apple II image conversions."""
import numpy as np
import image
class Palette:
RGB = {}
SRGB = None
DOTS = {}
DOTS_TO_INDEX = {}
DISTANCES_PATH = None
# How many successive screen pixels are used to compute output pixel
# palette index.
PALETTE_DEPTH = None
def __init__(self, load_distances=True):
if load_distances:
# CIE2000 colour distance matrix from 24-bit RGB tuple to 4-bit
# palette colour.
self.distances = np.memmap(self.DISTANCES_PATH, mode="r+",
dtype=np.uint8, shape=(16777216,
len(self.SRGB)))
self.RGB = {}
for k, v in self.SRGB.items():
self.RGB[k] = (np.clip(image.srgb_to_linear_array(v / 255), 0.0,
1.0) * 255).astype(np.uint8)
# Maps palette values to screen dots. Note that these are the same as
# the binary index values in reverse order.
for i in range(1 << self.PALETTE_DEPTH):
self.DOTS[i] = tuple(
bool(i & (1 << j)) for j in range(self.PALETTE_DEPTH))
# Reverse mapping from screen dots to palette index.
self.DOTS_TO_INDEX = {}
for k, v in self.DOTS.items():
self.DOTS_TO_INDEX[v] = k
class ToHgrPalette(Palette):
DISTANCES_PATH = "data/distances_tohgr.data"
PALETTE_DEPTH = 4
# Default tohgr/bmp2dhr palette
SRGB = {
0: np.array((0, 0, 0)), # Black
8: np.array((148, 12, 125)), # Magenta
4: np.array((99, 77, 0)), # Brown
12: np.array((249, 86, 29)), # Orange
2: np.array((51, 111, 0)), # Dark green
10: np.array((126, 126, 126)), # Grey2
6: np.array((67, 200, 0)), # Green
14: np.array((221, 206, 23)), # Yellow
1: np.array((32, 54, 212)), # Dark blue
9: np.array((188, 55, 255)), # Violet
5: np.array((126, 126, 126)), # Grey1
13: np.array((255, 129, 236)), # Pink
3: np.array((7, 168, 225)), # Med blue
11: np.array((158, 172, 255)), # Light blue
7: np.array((93, 248, 133)), # Aqua
15: np.array((255, 255, 255)), # White
}
class OpenEmulatorPalette(Palette):
DISTANCES_PATH = "data/distances_openemulator.data"
PALETTE_DEPTH = 4
# OpenEmulator
SRGB = {
0: np.array((0, 0, 0)), # Black
8: np.array((203, 0, 121)), # Magenta
4: np.array((99, 103, 0)), # Brown
12: np.array((244, 78, 0)), # Orange
2: np.array((0, 150, 0)), # Dark green
10: np.array((130, 130, 130)), # Grey2
6: np.array((0, 235, 0)), # Green
14: np.array((214, 218, 0)), # Yellow
1: np.array((20, 0, 246)), # Dark blue
9: np.array((230, 0, 244)), # Violet
5: np.array((130, 130, 130)), # Grey1
13: np.array((244, 105, 235)), # Pink
3: np.array((0, 174, 243)), # Med blue
11: np.array((160, 156, 244)), # Light blue
7: np.array((25, 243, 136)), # Aqua
15: np.array((244, 247, 244)), # White
}
class VirtualIIPalette(Palette):
DISTANCES_PATH = "data/distances_virtualii.data"
PALETTE_DEPTH = 4
SRGB = {
0: np.array((0, 0, 0)), # Black
8: np.array((231, 36, 66)), # Magenta
4: np.array((154, 104, 0)), # Brown
12: np.array((255, 124, 0)), # Orange
2: np.array((0, 135, 45)), # Dark green
10: np.array((104, 104, 104)), # Grey2
6: np.array((0, 222, 0)), # Green
14: np.array((255, 252, 0)), # Yellow
1: np.array((1, 30, 169)), # Dark blue
9: np.array((230, 73, 228)), # Violet
5: np.array((185, 185, 185)), # Grey1
13: np.array((255, 171, 153)), # Pink
3: np.array((47, 69, 255)), # Med blue
11: np.array((120, 187, 255)), # Light blue
7: np.array((83, 250, 208)), # Aqua
15: np.array((255, 255, 255)), # White
}
class NTSCPalette(Palette):
DISTANCES_PATH = 'data/distances_ntsc.data'
PALETTE_DEPTH = 8
# Computed using ntsc_colours.py
SRGB = {
0: np.array((0, 0, 0)),
1: np.array((0, 0, 62)),
2: np.array((0, 18, 0)),
3: np.array((0, 3, 28)),
4: np.array((44, 14, 0)),
5: np.array((0, 0, 0)),
6: np.array((0, 32, 0)),
7: np.array((0, 18, 0)),
8: np.array((67, 0, 34)),
9: np.array((22, 0, 96)),
10: np.array((0, 0, 0)),
11: np.array((0, 0, 62)),
12: np.array((112, 0, 0)),
13: np.array((67, 0, 34)),
14: np.array((44, 14, 0)),
15: np.array((0, 0, 0)),
16: np.array((24, 54, 131)),
17: np.array((0, 40, 193)),
18: np.array((0, 73, 97)),
19: np.array((0, 58, 159)),
20: np.array((69, 69, 69)),
21: np.array((24, 54, 131)),
22: np.array((1, 87, 35)),
23: np.array((0, 73, 97)),
24: np.array((91, 36, 165)),
25: np.array((47, 22, 227)),
26: np.array((24, 54, 131)),
27: np.array((0, 40, 193)),
28: np.array((136, 50, 103)),
29: np.array((91, 36, 165)),
30: np.array((69, 69, 69)),
31: np.array((24, 54, 131)),
32: np.array((1, 87, 35)),
33: np.array((0, 73, 97)),
34: np.array((0, 105, 1)),
35: np.array((0, 91, 63)),
36: np.array((46, 101, 0)),
37: np.array((1, 87, 35)),
38: np.array((0, 120, 0)),
39: np.array((0, 105, 1)),
40: np.array((69, 69, 69)),
41: np.array((24, 54, 131)),
42: np.array((1, 87, 35)),
43: np.array((0, 73, 97)),
44: np.array((113, 83, 7)),
45: np.array((69, 69, 69)),
46: np.array((46, 101, 0)),
47: np.array((1, 87, 35)),
48: np.array((26, 142, 166)),
49: np.array((0, 127, 228)),
50: np.array((0, 160, 132)),
51: np.array((0, 146, 194)),
52: np.array((70, 156, 104)),
53: np.array((26, 142, 166)),
54: np.array((3, 174, 70)),
55: np.array((0, 160, 132)),
56: np.array((93, 124, 200)),
57: np.array((48, 109, 255)),
58: np.array((26, 142, 166)),
59: np.array((0, 127, 228)),
60: np.array((138, 138, 138)),
61: np.array((93, 124, 200)),
62: np.array((70, 156, 104)),
63: np.array((26, 142, 166)),
64: np.array((113, 83, 7)),
65: np.array((69, 69, 69)),
66: np.array((46, 101, 0)),
67: np.array((1, 87, 35)),
68: np.array((158, 97, 0)),
69: np.array((113, 83, 7)),
70: np.array((91, 116, 0)),
71: np.array((46, 101, 0)),
72: np.array((181, 65, 41)),
73: np.array((136, 50, 103)),
74: np.array((113, 83, 7)),
75: np.array((69, 69, 69)),
76: np.array((226, 79, 0)),
77: np.array((181, 65, 41)),
78: np.array((158, 97, 0)),
79: np.array((113, 83, 7)),
80: np.array((138, 138, 138)),
81: np.array((93, 124, 200)),
82: np.array((70, 156, 104)),
83: np.array((26, 142, 166)),
84: np.array((183, 152, 76)),
85: np.array((138, 138, 138)),
86: np.array((115, 171, 42)),
87: np.array((70, 156, 104)),
88: np.array((205, 120, 172)),
89: np.array((161, 105, 234)),
90: np.array((138, 138, 138)),
91: np.array((93, 124, 200)),
92: np.array((250, 134, 110)),
93: np.array((205, 120, 172)),
94: np.array((183, 152, 76)),
95: np.array((138, 138, 138)),
96: np.array((115, 171, 42)),
97: np.array((70, 156, 104)),
98: np.array((48, 189, 8)),
99: np.array((3, 174, 70)),
100: np.array((160, 185, 0)),
101: np.array((115, 171, 42)),
102: np.array((93, 203, 0)),
103: np.array((48, 189, 8)),
104: np.array((183, 152, 76)),
105: np.array((138, 138, 138)),
106: np.array((115, 171, 42)),
107: np.array((70, 156, 104)),
108: np.array((227, 167, 14)),
109: np.array((183, 152, 76)),
110: np.array((160, 185, 0)),
111: np.array((115, 171, 42)),
112: np.array((140, 225, 173)),
113: np.array((95, 211, 235)),
114: np.array((72, 244, 139)),
115: np.array((28, 229, 201)),
116: np.array((184, 240, 111)),
117: np.array((140, 225, 173)),
118: np.array((117, 255, 77)),
119: np.array((72, 244, 139)),
120: np.array((207, 207, 207)),
121: np.array((162, 193, 255)),
122: np.array((140, 225, 173)),
123: np.array((95, 211, 235)),
124: np.array((252, 221, 145)),
125: np.array((207, 207, 207)),
126: np.array((184, 240, 111)),
127: np.array((140, 225, 173)),
128: np.array((136, 50, 103)),
129: np.array((91, 36, 165)),
130: np.array((69, 69, 69)),
131: np.array((24, 54, 131)),
132: np.array((181, 65, 41)),
133: np.array((136, 50, 103)),
134: np.array((113, 83, 7)),
135: np.array((69, 69, 69)),
136: np.array((203, 32, 137)),
137: np.array((159, 18, 199)),
138: np.array((136, 50, 103)),
139: np.array((91, 36, 165)),
140: np.array((248, 47, 75)),
141: np.array((203, 32, 137)),
142: np.array((181, 65, 41)),
143: np.array((136, 50, 103)),
144: np.array((161, 105, 234)),
145: np.array((116, 91, 255)),
146: np.array((93, 124, 200)),
147: np.array((48, 109, 255)),
148: np.array((205, 120, 172)),
149: np.array((161, 105, 234)),
150: np.array((138, 138, 138)),
151: np.array((93, 124, 200)),
152: np.array((228, 87, 255)),
153: np.array((183, 73, 255)),
154: np.array((161, 105, 234)),
155: np.array((116, 91, 255)),
156: np.array((255, 101, 206)),
157: np.array((228, 87, 255)),
158: np.array((205, 120, 172)),
159: np.array((161, 105, 234)),
160: np.array((138, 138, 138)),
161: np.array((93, 124, 200)),
162: np.array((70, 156, 104)),
163: np.array((26, 142, 166)),
164: np.array((183, 152, 76)),
165: np.array((138, 138, 138)),
166: np.array((115, 171, 42)),
167: np.array((70, 156, 104)),
168: np.array((205, 120, 172)),
169: np.array((161, 105, 234)),
170: np.array((138, 138, 138)),
171: np.array((93, 124, 200)),
172: np.array((250, 134, 110)),
173: np.array((205, 120, 172)),
174: np.array((183, 152, 76)),
175: np.array((138, 138, 138)),
176: np.array((162, 193, 255)),
177: np.array((118, 178, 255)),
178: np.array((95, 211, 235)),
179: np.array((50, 197, 255)),
180: np.array((207, 207, 207)),
181: np.array((162, 193, 255)),
182: np.array((140, 225, 173)),
183: np.array((95, 211, 235)),
184: np.array((230, 174, 255)),
185: np.array((185, 160, 255)),
186: np.array((162, 193, 255)),
187: np.array((118, 178, 255)),
188: np.array((255, 189, 241)),
189: np.array((230, 174, 255)),
190: np.array((207, 207, 207)),
191: np.array((162, 193, 255)),
192: np.array((250, 134, 110)),
193: np.array((205, 120, 172)),
194: np.array((183, 152, 76)),
195: np.array((138, 138, 138)),
196: np.array((255, 148, 48)),
197: np.array((250, 134, 110)),
198: np.array((227, 167, 14)),
199: np.array((183, 152, 76)),
200: np.array((255, 116, 144)),
201: np.array((255, 101, 206)),
202: np.array((250, 134, 110)),
203: np.array((205, 120, 172)),
204: np.array((255, 130, 82)),
205: np.array((255, 116, 144)),
206: np.array((255, 148, 48)),
207: np.array((250, 134, 110)),
208: np.array((255, 189, 241)),
209: np.array((230, 174, 255)),
210: np.array((207, 207, 207)),
211: np.array((162, 193, 255)),
212: np.array((255, 203, 179)),
213: np.array((255, 189, 241)),
214: np.array((252, 221, 145)),
215: np.array((207, 207, 207)),
216: np.array((255, 171, 255)),
217: np.array((255, 156, 255)),
218: np.array((255, 189, 241)),
219: np.array((230, 174, 255)),
220: np.array((255, 185, 213)),
221: np.array((255, 171, 255)),
222: np.array((255, 203, 179)),
223: np.array((255, 189, 241)),
224: np.array((252, 221, 145)),
225: np.array((207, 207, 207)),
226: np.array((184, 240, 111)),
227: np.array((140, 225, 173)),
228: np.array((255, 236, 83)),
229: np.array((252, 221, 145)),
230: np.array((229, 254, 49)),
231: np.array((184, 240, 111)),
232: np.array((255, 203, 179)),
233: np.array((255, 189, 241)),
234: np.array((252, 221, 145)),
235: np.array((207, 207, 207)),
236: np.array((255, 218, 117)),
237: np.array((255, 203, 179)),
238: np.array((255, 236, 83)),
239: np.array((252, 221, 145)),
240: np.array((255, 255, 255)),
241: np.array((232, 255, 255)),
242: np.array((209, 255, 242)),
243: np.array((164, 255, 255)),
244: np.array((255, 255, 214)),
245: np.array((255, 255, 255)),
246: np.array((254, 255, 180)),
247: np.array((209, 255, 242)),
248: np.array((255, 255, 255)),
249: np.array((255, 244, 255)),
250: np.array((255, 255, 255)),
251: np.array((232, 255, 255)),
252: np.array((255, 255, 248)),
253: np.array((255, 255, 255)),
254: np.array((255, 255, 214)),
255: np.array((255, 255, 255)),
}
# 84 unique colours
PALETTES = {
'openemulator': OpenEmulatorPalette,
'virtualii': VirtualIIPalette,
'tohgr': ToHgrPalette,
'ntsc': NTSCPalette
}
DEFAULT_PALETTE = 'openemulator'
Reference in New Issue View Git Blame Copy Permalink