OpenCV计算摄影学(10)将一组不同曝光的图像合并成一张高动态范围(HDR)图像的实现类cv::MergeDebevec

  • 操作系统:ubuntu22.04
  • OpenCV版本:OpenCV4.9
  • IDE:Visual Studio Code
  • 编程语言:C++11

算法描述

resulting HDR 图像被计算为考虑了曝光值和相机响应的各次曝光的加权平均值。

cv::MergeDebevec 是 OpenCV 中用于将一组不同曝光的图像合并成一张高动态范围(HDR)图像的具体实现类之一。它基于 Paul Debevec 提出的方法,通过利用相机响应函数(CRF, Camera Response Function)来合并这些图像,从而生成具有更高动态范围的结果。

主要功能

  • 合并不同曝光的图像:从一组不同曝光度的图像中创建一个 HDR 图像。
  • 支持 HDR 成像流程:通常与 cv::CalibrateDebevec 结合使用,后者用于估计相机响应函数。

接口概览

以下是 cv::MergeDebevec 类的一些重要成员函数和属性:

构造函数

MergeDebevec(): 默认构造函数。

成员函数

  • void process(InputArrayOfArrays src, OutputArray dst, const std::vector& times, const Mat& response):
    • 处理输入的图像序列并生成 HDR 图像。
    • 参数包括源图像序列、输出 HDR 图像、每个图像的曝光时间列表以及相机响应函数。

属性

cv::MergeDebevec 类本身没有公开的属性,其主要功能通过 process 方法实现。

代码示例

cpp 复制代码
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/photo.hpp>

using namespace cv;

int main()
{
    // 加载不同曝光度的图像
    std::vector< Mat > src_images;
    src_images.push_back( imread( "exposure1.jpg", IMREAD_COLOR ) );
    src_images.push_back( imread( "exposure2.jpg", IMREAD_COLOR ) );
    src_images.push_back( imread( "exposure3.jpg", IMREAD_COLOR ) );

    if ( src_images.empty() )
    {
        std::cerr << "Could not open or find the images!" << std::endl;
        return -1;
    }

    // 定义每张图像的曝光时间(单位可以是秒)
    std::vector< float > times = { 0.001f, 0.01f, 0.1f };

    // 创建 CalibrateDebevec 对象以估计相机响应函数
    Ptr< CalibrateDebevec > calibrateDebevec = createCalibrateDebevec();
    Mat response;
    calibrateDebevec->process( src_images, response, times );

    // 创建 MergeDebevec 对象
    Ptr< MergeDebevec > mergeDebevec = createMergeDebevec();

    // 定义变量保存生成的 HDR 图像
    Mat hdr_image;

    // 合并图像以生成 HDR 图像
    mergeDebevec->process( src_images, hdr_image, times, response );

    // 打印 HDR 图像的信息以确认是否成功获取
    std::cout << "HDR image size: " << hdr_image.size() << std::endl;

    // 可选:保存 HDR 图像
    imwrite( "hdr_image.hdr", hdr_image );

    return 0;
}

运行结果

bash 复制代码
HDR image size: [512 x 512]
相关推荐
那个村的李富贵11 小时前
光影魔术师:CANN加速实时图像风格迁移,让每张照片秒变大师画作
人工智能·aigc·cann
腾讯云开发者12 小时前
“痛点”到“通点”!一份让 AI 真正落地产生真金白银的实战指南
人工智能
CareyWYR12 小时前
每周AI论文速递(260202-260206)
人工智能
hopsky13 小时前
大模型生成PPT的技术原理
人工智能
禁默14 小时前
打通 AI 与信号处理的“任督二脉”:Ascend SIP Boost 加速库深度实战
人工智能·信号处理·cann
心疼你的一切14 小时前
昇腾CANN实战落地:从智慧城市到AIGC,解锁五大行业AI应用的算力密码
数据仓库·人工智能·深度学习·aigc·智慧城市·cann
AI绘画哇哒哒14 小时前
【干货收藏】深度解析AI Agent框架:设计原理+主流选型+项目实操,一站式学习指南
人工智能·学习·ai·程序员·大模型·产品经理·转行
数据分析能量站14 小时前
Clawdbot(现名Moltbot)-现状分析
人工智能
那个村的李富贵15 小时前
CANN加速下的AIGC“即时翻译”:AI语音克隆与实时变声实战
人工智能·算法·aigc·cann
二十雨辰15 小时前
[python]-AI大模型
开发语言·人工智能·python