拍照图像偏绿（sensor输出正常）

最新推荐文章于 2025-04-24 01:19:49 发布
最新推荐文章于 2025-04-24 01:19:49 发布
阅读量7.7k 收藏 5
点赞数
分类专栏： android
本文介绍了解决相机拍摄图片偏绿的问题，通过调整白平衡设置，并详细解释了使用BayerQ10BGGR格式拍摄、导出图片及利用chromatix软件进行设置的方法。

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

图片偏绿:是因为白平衡没有设置好，重新设置下

1:拍摄:选择BayerQ10BGGR格式,闪光灯设置为自动，漆黑环境下，距离灰色板子50～80cm拍摄几张图片

2:导出图片:图片存储路径:storage/sdcard0/DCIM/Camera/raw

3:chromatix软件设置:打开chromatix(open image)，打开raw图片会弹出一个对话框设置

(1):size: Image Width    Image Height 
分辨率设置./vendor/qcom/proprietary/mm-camera/mm-camera2/media-controller/modules/sensors/sensor_libs/ov5648_ty_05ovp9/ov5648_ty_05ovp9_lib.c
分辨率设置在这个数组里:msm_camera_i2c_reg_array

Bayer start pattern: BGGR
每个像素点的信息sensor_pix_fmt_info_t

(2):Row/Col Profile --> Statistics -->选择一块区域会弹出一个对话框
Rations            White balance
R/G 0.6264        R:1/0.6264
B/G 0.7733        G:1
  B:1/0.7733

(3):计算处RGB的比例并填写到相应位置:chromatix_ov5648_ty_05ovp9_preview.h
/* LED Flash Whitebalance - RGB */
  {1.596424f, 1.000000f, 1.293159f},
  
 

./vendor/qcom/proprietary/mm-camera/mm-camera2/media-controller/modules/sensors/chromatix/0301/libchromatix/chromatix_ov5648_ty_05ovp9/preview/chromatix_ov5648_ty_05ovp9_preview.h


./vendor/qcom/proprietary/mm-camera/mm-camera2/media-controller/modules/sensors/chromatix/0301/libchromatix/chromatix_ov5648_ty_05ovp9/snapshot/
第3章Sensor
camera tuning技术分享
05-27 188
介绍sensor的工作原理以及特性
图像Flicker频闪现象 GS RS sensor不同的应对方式
最新发布
AIoT深度探索者 | 嵌入式系统架构师 深耕物联网（IoT）与人工智能（AI）融合技术，聚焦​​边缘计算、图像开发、低功耗通信协议​​，致力于智能硬件,关注我获取最新技术文章信息与海量资源~
06-20 264
图像Flicker频闪现象是由交流电源（如50Hz LED灯）与摄像头传感器相互作用导致的明暗条纹问题。Rolling Shutter传感器因逐行曝光特性，当曝光时间非10ms整数倍时会出现频闪。解决方法包括调整曝光时间为10ms整数倍或降低帧率。Global Shutter传感器虽无条纹问题，但仍需控制曝光时间与光源周期同步以避免帧间亮度变化。不同传感器需采用针对性策略来消除频闪，平衡曝光时间和帧率是关键。
为什么raw图是绿色的？
weixin_40632944的博客
10-02 1554
为什么raw图是绿色的？
Sensor 点亮出图后，颜色偏红或者偏绿是为什么？
一只特立独行的zhu..
11-11 1640
而不同 sensor 的 balck level 的值是不一样的，所以导致图像偏红是因为 balck level 扣的少了，偏绿则是 black level 扣的多了。这是因为 sensor balck level 的值配置的不正确导致，black level 的值一般在效果参数的 calibration 参数里面。对应的 balck level 十进制的值是50，12bit 输出时，对应的 balck level 十进制的值是200。
OV5640 sensor 偏绿调试记录
经天纬地之奇才，济世匡时之智略
12-05 1万+
最近在调试一个sensor，是基于ARM+FPGA构架的 8个sensor的一个全景拍照的平台。FPGA是EP3C25，基带处理芯片是海思的HI3518e。整个框架和原理设计都OK。后面就是调试sensor。 OV5640接口方式，我选用的是DC接口（数字摄像头标准接口，亦或叫DVP、CAMIF接口）。其中DC接口的标准时序是 ＰＣＬＫ，ＶＳ，ＨＳ，ＤＢ［７：０］。根据时序接口方式，调整PCLK
6410平台500W摄像头调试过程 && 拍照偏绿和图片保存等BUG
zhandoushi的专栏
12-16 1万+
（1）各种款式的摄像头会有一个最大的支持分辨率，通常此时的格式约定是： 1，30W：640*480=307200； 2，130W：1280*1024=1310720； 3，200W：1600*1200=1920000； 4，300W：2048*1536=3145728； 5，500W：2592*1944=5038848； 6，1600W：4096*4096=16777216；
Camera拍摄时，预览会变成绿屏
qq_22945185的博客
05-05 7723
如果排除硬件的问题的话可能有以下问题： 1.你拍摄的照片是好的，但是预览定格的时候显示绿条，那么是你的预览参数设置错误，看下camera.getParameters中参数设置是否正确，如果你的Parmeters中高宽参数不符合相机高宽的话就会有绿条。 2.如果是你的图片存储有绿条就应该看你存储照片的格式像素方面的问题，具体就是camera.takePicture中参数，看下参数类的实现方法。 ...
sensor 感光原理和输出格式，sensor图像采集原理
热门推荐
消雨匆匆
09-05 3万+
如果排查的思路对你有帮助，请记住 消雨匆匆 or 大吊工。码字和排查很累，仅此而已 ，硬件不是抄电路，拿烙铁，懂点软件，细致分析，找问题和破案搜集线索是一样的。 本人在做安防的公司待了几年，也没好好想过这个问题，借此机会，前几天刚好有个做IPC的同事又问我的问题，顺便在此梳理一下： 图像bayer的参考： https://blog.youkuaiyun.com/bingqingsuimeng/art...
Sensor信号输出YUV、RGB、RAW DATA、JPEG【转】
zzb2760715357的博客
11-12 477
本文转载自：http://blog.youkuaiyun.com/southcamel/article/details/8305873 简单来说,YUV: luma (Y) + chroma (UV) 格式， 一般情况下sensor支持YUV422格式，即数据格式是按Y-U-Y-V次序输出的RGB: 传统的红绿蓝格式，比如RGB565，其16-bit数据格式为5-bit R + 6-bit G + 5-bi...
Sony sensor 规格书_IMX411ALR_AQR_Flyer.pdf
09-04
Sony IMX411ALR CMOS Image Sensor Sony IMX411ALR是一款对角线66.7mm（Type 4.2）的CMOS活动像素图像传感器，具有平方像素阵列和151 M有效像素。该IC集成了最大36 dB PGA电路和16位A/D转换器。16位数字输出使得在...
修改camera倒置后出现偏色或红蓝反情况
wang714818的博客
12-05 3923
================================RAW sensor预览碰到的颜色问题==========================================================          RAW摄像头预览颜色不对，可从下面着手实验。                       如上图所示，sensor的感光面可以感知R /G
OV13850摄像头显示效果调试
fhqlongteng的博客
03-17 3810
简单介绍ov13850摄像头的显示图片亮度的调试方法
摄像头参数调整说明
Shaul_Tse的博客
08-28 8608
摄像头主要评测指标. 1 .色彩还原： 透过镜头被拍摄的物体颜色，与原被摄体相比较它的色彩再现的忠实度，也就是颜色的还原能力。 24色卡是专用测试色彩还原的标版，拍摄后的照片的色彩饱和度在110%-120%的时候的整体色彩最佳，而且每个色块的色偏越小越好 评价体系： 红框内的值就是饱和度，110-120%之间最适合人眼，这样不会使人眼产生视觉疲劳   2 .白平衡. 白平衡...
ISP调试图像产生色偏的原因
ISP行业的忠实粉丝
01-14 4784
ISP调试图像产生色偏的原因 1、BLC（黑电平校正） 实际AD芯片的精度不足以将电压值很小的一部分转换出来，芯片厂会刻意添加一个固定的偏移量pedestal以达到阈值转换电压。sensor的电路本身会存在暗电流，导致在没有光线照射的时候，像素单位也有一定的输出电压。实际过程中暗电流会因为曝光时间(温度) 和 AGain(亮度增益) 变化且不均匀。而处理时通常减去一个均值，可能引起通道间比例变化，造成色偏。 2、LSC(镜头阴影校正) Shading分为Lens Shading 和 Color Sh
Android camera打开或前后摄切换瞬间颜色异常解决方法
大燎原
11-09 1849
可以通过丢帧的方式来解决   丢帧 pSensorInfo->PreviewDelayFrame = 4;//原来为1，这里改为预览开始前丢4帧
OPENMV OV5640画面中间绿色光晕的问题
weixin_45479272的博客
04-24 771
OPENMV OV5640这款图像传感器模组成像中间会有绿色光晕，最终原因是镜头和 OV5640 的 CRA 不匹配，可以通过更换FPC版本的OV5640模组彻底解决，或手动调白平衡减少影响。
图像偏色检测算法，速度快，效果好，共享给大家。
weixin_34258078的博客
07-15 1255
     本文的算法并不是我自己提出的，而是一些论文中提出的，详见 ：      1、基于图像分析的偏色检测及颜色校正方法 徐晓昭 , 蔡轶珩 , 刘长江 , 贾克斌 , 沈兰荪      2、皮肤检测技术的研究及改进      为方便大家理解，这里还是从这些论文里摘取些具体的过程予以描述。 　　RGB颜色空间是最简单的一种颜色空间，但是RGB颜色空间最大的局限性在于当用欧氏距离来刻画两种...
Linux下V4L2一个调试问题方法（拍照偏绿）
程序改变生活
08-16 1万+
一、源码 1.test.c #include #include #include #include #include #include #include #include "test.h" int fd = 0; int v4l2QueryControl(int control, struct v4l2_queryctrl *queryctrl) { int er
相机拍摄画面偏黄，应该如何调整ISP中的颜色校正矩阵
03-08
<think>嗯，用户问的是相机拍摄画面偏黄，该如何调整ISP中的颜色校正矩阵。这个问题涉及到ISP（图像信号处理）中的颜色校正，我得先回忆一下相关的知识。首先，ISP流程中的颜色校正矩阵（CCM）通常是用来校正传感器的颜色响应，使其更符合人眼的感知。如果画面偏黄，可能是因为CCM的参数设置不合适，导致颜色通道的增益不平衡。 首先，我需要确定偏黄的具体原因。黄色是由红色和绿色混合而成，而蓝色成分较少。所以画面偏黄可能是因为蓝色通道的增益不足，或者红色和绿色通道的增益过高。这时候，调整CCM中的蓝色通道系数，或者降低红、绿的增益可能会有帮助。 接下来，调整CCM的一般步骤是怎样的呢？通常，颜色校正矩阵是一个3x3的矩阵，用来将传感器的RGB值转换到标准的颜色空间，比如sRGB。这个矩阵的每个元素对应不同颜色通道之间的转换系数。例如，矩阵中的某个元素可能控制红色通道对绿色光的响应。 用户可能需要先获取当前的CCM参数，然后通过分析测试图像（比如灰卡或色卡）来判断颜色偏差。使用色卡拍摄后，比较实际颜色和理想颜色，计算颜色误差，进而调整矩阵中的系数。比如，如果图像中的白色偏黄，说明蓝色分量不足，可能需要增加蓝色通道的增益，或者减少红色和绿色对蓝色的影响。 另外，白平衡也可能影响整体色调。如果白平衡不正确，可能导致整体色偏。所以在调整CCM之前，可能需要先确保白平衡设置正确，排除白平衡的问题。 不过，用户特别提到的是调整CCM，所以重点还是在矩阵本身。调整CCM时需要注意矩阵的归一化，通常矩阵的每一行之和为1，以保持亮度的一致性。如果调整某个系数，可能需要相应调整其他系数来维持平衡，避免引入其他颜色偏差。 可能的步骤包括： 1. 拍摄标准色卡，获取原始图像数据。 2. 分析当前颜色误差，确定偏黄的具体原因。 3. 调整CCM中的蓝色行系数，增加蓝色输出，或者减少红、绿对蓝色的抑制。 4. 验证调整后的效果，迭代优化直到颜色准确。 需要注意的是，调整CCM需要专业的工具和测试环境，普通用户可能难以直接操作，但了解原理有助于与技术人员沟通或使用相关软件工具。</think>相机画面偏黄问题通常与ISP中的颜色校正矩阵（Color Correction Matrix, CCM）和白平衡（WB）设置有关。以下是调整CCM的技术思路和步骤： **1. 理解CCM的作用** 颜色校正矩阵是3x3矩阵，数学形式为： $$ \begin{bmatrix} R_{out} \\ G_{out} \\ B_{out} \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} C_{11} & C_{12} & C_{13} \\ C_{21} & C_{22} & C_{23} \\ C_{31} & C_{32} & C_{33} \end{bmatrix} \begin{bmatrix} R_{in} \\ G_{in} \\ B_{in} \end{bmatrix} $$ 用于校正传感器色彩响应与人眼感知的差异。 **2. 诊断偏黄原因** 黄色偏差表现为： - 白色区域$R+G$分量过高 - 蓝色通道$B$响应不足 常见于： - CCM中蓝色行系数过小（$C_{31}, C_{32}, C_{33}$） - 白平衡增益$B\_gain$设置不足 **3. 调整步骤** **(1) 白平衡校准** 先确保白平衡正确： - 拍摄灰卡 - 计算$R\_gain = G\_avg/R\_avg$ - 计算$B\_gain = G\_avg/B\_avg$ 若$B\_gain$值明显大于1，需优先修正 **(2) CCM调整（示例）** 原始CCM假设为： $$ \begin{bmatrix} 1.5 & -0.3 & 0.2 \\ -0.2 & 1.6 & -0.1 \\ 0.1 & -0.2 & 1.4 \end{bmatrix} $$ 调整方向： - 增强蓝色通道对自身的响应：增大$C_{33}$ - 减少红/绿对蓝色的抑制：调整$C_{31}, C_{32}$ **(3) 矩阵归一化** 保证每行和为1（亮度守恒）： $$ \sum_{j=1}^3 C_{ij} = 1 \quad (i=1,2,3) $$ **4. 验证方法** - 拍摄24色卡 - 计算$\Delta E_{00}$色差 - 重点关注： - 白色块$Lab$值应接近(100,0,0) - 中性灰系列$ab$值趋近0 **5. 工具建议** - 专业工具：Imatest、Calman - 开源方案：使用Python+OpenCV实现自动检测： ```python import cv2 img = cv2.imread('colorchecker.jpg') # 提取色块ROI并计算平均色差 ``` **注意事项：** 1. CCM调整需配合色温曲线 2. 避免过度校正导致其他色偏 3. 工业级校准需在标准光源箱(D65/D50)下进行 典型参数调整案例： 初始白点色度值$(x,y)=(0.38,0.42)$偏黄 目标值$(0.3127,0.329)$(D65) 需将CCM第三行系数调整约15%，同时白平衡B增益提升8%
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
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。

余额充值