OpenCV Python 高動態範圍 六十一

作者|opencv-python tutorials

編譯|vincent

**|opencv-python tutorials

在本章中，我們將

高動態範圍成像（hdri或hdr）是一種用於成像和攝影的技術，可以比標準數字成像或攝影技術重現更大的動態亮度範圍。雖然人眼可以適應各種光照條件，但是大多數成像裝置每通道使用8位，因此我們僅限於256級。當我們拍攝現實世界的**時，明亮的區域可能會**過度，而黑暗的區域可能會**不足，因此我們無法一次拍攝所有細節。hdr成像適用於每個通道使用8位以上（通常為32位浮點值）的影象，從而允許更大的動態範圍。

獲取hdr影象的方法有多種，但是最常見的一種方法是使用以不同**值拍攝的場景**。要綜合這些**，了解相機的響應功能以及估算演算法的功能非常有用。合併hdr影象後，必須將其轉換回8位才能在常規顯示器上檢視。此過程稱為音調對映。當場景或攝像機的物件在兩次拍攝之間移動時，還會增加其他複雜性，因為應記錄並調整具有不同**度的影象。

在本教程中，我們展示了兩種演算法（debevec，robertson）來根據**序列生成和顯示hdr影象，並演示了另一種稱為**融合（mertens）的方法，該方法可以生成低動態範圍影象，並且不需要**時間資料。此外，我們估計相機響應函式（crf）對於許多計算機視覺演算法都具有重要價值。hdr流水線的每個步驟都可以使用不同的演算法和引數來實現，因此請檢視參考手冊以了解所有內容。

1. 將**影象載入到列表中

import cv2 as cv

import numpy as np
# 將**影象載入到列表中

# 將**合成hdr影象

merge_debevec = cv.createmergedebevec()
hdr_debevec = merge_debevec.process(img_list, times=exposure_times.copy())
merge_robertson = cv.createmergerobertson()
hdr_robertson = merge_robertson.process(img_list, times=exposure_times.copy())

# 色調圖hdr影象

tonemap1 = cv.createtonemap(gamma=2.2)
res_debevec = tonemap1.process(hdr_debevec.copy())

# 使用mertens融合**

merge_mertens = cv.createmergemertens()
res_mertens = merge_mertens.process(img_list)

# 轉化資料型別為8-bit並儲存

mertenes融合

攝像機響應功能（crf）使我們可以將場景輻射度與測量強度值聯絡起來。crf在某些計算機視覺演算法（包括hdr演算法）中非常重要。在這裡，我們估計逆相機響應函式並將其用於hdr合併。

# 估計相機響應函式(crf)

cal_debevec = cv.createcalibratedebevec()
crf_debevec = cal_debevec.process(img_list, times=exposure_times)
hdr_debevec = merge_debevec.process(img_list, times=exposure_times.copy(), response=crf_debevec.copy())
cal_robertson = cv.createcalibraterobertson()
crf_robertson = cal_robertson.process(img_list, times=exposure_times)
hdr_robertson = merge_robertson.process(img_list, times=exposure_times.copy(), response=crf_robertson.copy())

嘗試所有色調圖演算法：cv::tonemapdrago,cv::tonemapmantiuk和cv::tonemapreinhard

嘗試更改hdr校準和色調圖方法中的引數。

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