高动态范围成像，OpenCV应用实例与源代码

TechBlitzZ

于 2023-08-23 08:11:05 发布

阅读量146

点赞数 1

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签： opencv 人工智能计算机视觉 C/C++

版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/TechBlitzZ/article/details/132442596

C/C++ 专栏收录该内容

152 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

本文探讨了在计算机视觉中利用OpenCV进行高动态范围成像的方法，通过实例代码展示了如何处理不同曝光时间的图片，使用createMergeDebevec和createTonemapDrago函数生成HDR图像并转换为LDR图像，以获取更准确的图像信息。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

高动态范围成像，OpenCV应用实例与源代码

在计算机视觉领域，高动态范围成像是一项重要技术，能够在光照条件不均匀的环境下获取更加准确的图像信息。OpenCV作为计算机视觉领域的常用工具包，提供了丰富的高动态范围成像相关函数和模块，方便开发者进行相关应用的实现。本文将以一个基于OpenCV的高动态范围成像应用实例为例，介绍如何使用OpenCV实现高动态范围成像。

首先，我们需要获取多张曝光时间不同的图片，用于后续的图像融合。在本示例中，我们使用相机对同一场景进行拍摄，分别设置不同的曝光时间（本示例中曝光时间分别为1/5s, 1/40s, 1/320s），将三张图片保存在相同的文件夹下，并分别命名为exposure_1.jpg、exposure_2.jpg、exposure_3.jpg。

接下来，我们将使用OpenCV的各项函数进行HDR图像生成：

import cv2

# 读取图像
img1 = cv2.imread(

了解本专栏

评论

被折叠的条评论为什么被折叠?

到【灌水乐园】发言

查看更多评论

添加红包

成就一亿技术人!

hope_wisdom

发出的红包

实付元

使用余额支付

点击重新获取

扫码支付

钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。