OpenCV学习笔记：高动态范围成像

最新推荐文章于 2023-10-01 12:57:43 发布
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文章标签： opencv 学习 笔记 机器学习-深度学习
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本文介绍了如何使用OpenCV进行HDR成像，从准备不同曝光水平的图像开始，通过读取、转换格式、曝光校正、HDR合成到色调映射，详细阐述了使用OpenCV处理HDR图像的步骤，旨在帮助读者理解并应用HDR技术于计算机视觉领域。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

在计算机视觉和图像处理领域中，高动态范围（High Dynamic Range，简称HDR）成像技术被广泛应用于捕捉和呈现具有广泛亮度范围的图像。HDR成像可以在一张图像中同时保留低亮度和高亮度细节，以产生更加逼真和具有真实感的图像。

OpenCV是一种功能强大的开源计算机视觉库，提供了丰富的图像处理功能，包括HDR成像。本文将介绍如何使用OpenCV进行HDR成像，并提供相应的源代码示例。

首先，我们需要准备一组具有不同曝光水平的图像作为输入。这些图像应该以不同的曝光时间拍摄，以便涵盖整个亮度范围。在本例中，我们假设我们有三张输入图像，分别命名为"img1.jpg"、“img2.jpg"和"img3.jpg”。

接下来，我们将使用OpenCV读取这些输入图像，并将它们转换为32位浮点数格式，以进行后续的计算和处理。

import cv2
import numpy as np

# 读取输入图像
img1 = cv2
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高动态范围成像，OpenCV应用实例与源代码
TechBlitzZ的博客
08-23 144
需要注意的是，在调用imshow函数显示图像时，需要将处理后的图像除以255，将像素值映射到0-1之间。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。当然，如果需要更加精细的调整，我们也可以使用其他的HDR图像生成算法和LDR图像转换算法进行实现。
Opencv学习笔记 高动态范围 (HDR) 成像
学以致用 知行合一
07-07 3135
组合在不同曝光设置下获取的同一场景的不同图像的过程称为高动态范围 (HDR)成像。 大多数数码相机和显示器将彩色图像捕获或显示为 24 位矩阵。每个颜色通道有 8 位，因此每个通道的像素值在 0 – 255 范围内。换句话说，普通相机或显示器具有有限的动态范围。 然而，我们周围的世界有着非常大的动态范围。车库里关灯时它会​​变得漆黑一片，如果你直视太阳，它会变得非常亮。即使不考虑这些极端情况，在日常情况下，8 位也勉强足以捕捉场景。因此，相机会尝试估计光照并自动设置曝光，以使图像
opencv实现图片HDR功能
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OPENCV HDR
10-12 283
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OpenCV转换HDR图像与源码分析
徐福记456
06-11 4180
我们常见的图像位深一般是8bit，颜色范围[0, 255]，称为标准动态范围SDR(Standard Dynamic Range)。SDR的颜色值有限，如果要图像色彩更鲜艳，那么就需要10bit，甚至12bit，称为高动态范围HDR(High Dynamic Range)。OpenCV有提供SDR转HDR的方法，而逆转换是通过Tone mapping实现。
高动态范围成像（HDR） OpenCV-Python v4.7.0
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在本章中，我们将高动态范围成像（HDRI 或 HDR）是成像和摄影中使用的一种技术，用于再现比标准数字成像或摄影技术更大的亮度动态范围。虽然人眼可以适应各种光线条件，但大多数成像设备每个通道使用 8 位，因此我们只能看到 256 级。当我们拍摄真实世界的场景时，明亮的区域可能曝光过度，而黑暗的区域可能曝光不足，因此我们无法通过一次曝光捕捉到所有细节。HDR 图像使用每个通道超过 8 位的图像（通常是 32 位浮点数值），动态范围更广。
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在OpenCV库中，对象测量是一项重要的图像处理任务，它涉及到对图像中的特定形状和特征进行分析。在本文档中，我们将深入探讨如何利用OpenCV...通过学习和实践，我们可以有效地利用OpenCV进行各种复杂的图像分析任务。
OpenCV项目开发实战--进行高动态范围 (HDR) 成像--附C++与Python的实现源码
DT程序员的博客
09-22 541
在本教程中，将学习如何使用以不同曝光设置拍摄的多张图像创建高动态范围 (HDR) 图像。本文最后将共享 C++ 和 Python 代码供读者下载。
OpenCV高动态范围成像(HDR)介绍与使用
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10-31 2615
点击下方卡片，关注“OpenCV与AI深度学习”公众号 视觉/图像重磅干货，第一时间送达 来源：OpenCV4.5.4官方文档 翻译整理：Color Space 背景介绍 目前大多数数字图像和成像设备每通道使用 8 位，因此将设备的动态范围限制在两个数量级（实际上是 256 个级别），而人眼可以适应变化十个数量级的光照条件。当我们拍摄真实世界场景的照片时，明亮的区域可能会曝光过度，而暗的可能会曝光不足，因此我们无法使用一次曝光来捕捉所有细节。HDR 成像适用于每通道使用超过 8 位（通...
实例演示：OpenCV HDR成像技术的应用
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OpenCV 3.0以及以后版本集成了HDR算法，样例代码的路径为： .\sources\samples\cpp\tutorial_code\photo\hdr_imaging.cpp。 实现算法的参考文献为《Recovering high-dynamic range radiance maps from photographs》，作者主页：http://www.pauldebevec.com/...
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Python+OpenCV：高动态范围（High Dynamic Range, HDR） 目标 Learn how to generate and display HDR image from an exposure sequence. Use exposure fusion to merge an exposure sequence. 理论 High-dynamic-range imaging (HDRI or HDR) is a technique used in imaging and pho
【OpenCV-Python】教程：8-3 高动态范围 HDR
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高动态范围成像(HDRI或HDR)是一种用于成像和摄影的技术，用于再现比标准数字成像或摄影技术更大的动态范围的光度。当我们拍摄真实世界的场景时，明亮的区域可能曝光过度，而黑暗的区域可能曝光不足，所以我们不能用一次曝光来捕捉所有的细节。在本教程中，我们展示了2种算法(Debevec, Robertson)从曝光序列生成和显示HDR图像，并演示了一种称为曝光融合的替代方法(Mertens)，该方法产生低动态范围图像，不需要曝光时间数据。获取HDR图像有不同的方法，但最常见的是使用不同曝光值拍摄的场景照片。
HDR opencv 代码
01-23 675
#include "opencv2/photo.hpp" #include "opencv2/imgcodecs.hpp" #include "opencv2/highgui.hpp" #include &lt;vector&gt; #include &lt;iostream&gt; #include &lt;fstream&gt; using namespace cv; using..
OpenCV hdr成像技术的实例(附完整代码)
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
04-27 791
OpenCV hdr成像技术的实例OpenCV hdr成像技术的实例 OpenCV hdr成像技术的实例 #include "opencv2/photo.hpp" #include "opencv2/imgcodecs.hpp" #include "opencv2/highgui.hpp" #include <vector> #include <iostream> #include <fstream> using namespace cv; using namespace
OpenCV每日函数 计算摄影模块(3) HDR动态范围成像算法
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使用opencv进行HDR成像 获取HDR图像的方法有多种，但最常见的方法是使用以不同曝光值拍摄的场景照片。没有条件所以从别人那里拿来。资源文件参考，点击如图右下角处的链接。
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