OpenCV4开发入门教程145:HDR图像生成

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高动态范围成像(英语:High Dynamic Range Imaging,简称HDRI或HDR),在计算机图形学与电影摄影术中,是用来实现比普通数位图像技术更大曝光动态范围(即更大的明暗差别)的一组技术。高动态范围成像的目的就是要正确地表示真实世界中从太阳光直射到最暗的阴影这样大的范围亮度。

HDR版的视频需要特别支持HDR的显示器才能显示出效果。

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// 功能:代码 9-4 HDR 图像生成
// 作者:朱伟 zhu1988wei@163.com
// 来源:《OpenCV图像处理编程实例》
// 博客:http://blog.csdn.net/zhuwei1988
// 更新:2016-8-1
// 说明:版权所有,引用或摘录请联系作者,并按照上面格式注明出处,谢谢。//
#include <opencv2/photo.hpp>
#include "opencv2/imgcodecs.hpp"
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/xphoto.hpp>
#include <vector>
#include <iostream>
#include <fstream>
using namespace cv;
using namespace std;
void loadExposureSeq(String path, vector<Mat>& images, vector<float>& times)
{
// 获取当前路径
path = path + std::string("/");
// 获取图像相机曝光信息
ifstream list_file((path + "list.txt").c_str());
string name;
float val;
// 遍历完成图像源信息输入
while (list_file >> name >> val) {
Mat img = imread(path + name);
images.push_back(img);
times.push_back(1 / val);
}
list_file.close();
}
int main(int, char**argv)
{
vector<Mat> images;
vector<float> times;
// 获取图像序列
string strPath = "HDR";
loadExposureSeq(strPath, images, times);
// 创建Calibrate对象
Mat response;
Ptr<CalibrateDebevec> calibrate = createCalibrateDebevec();
// 估计相机响应,校准算法来估计逆CRF所有256像素值
calibrate->process(images, response, times);
// 构建HDR图像
Mat hdr;
Ptr<MergeDebevec> merge_debevec = createMergeDebevec();
merge_debevec->process(images, hdr, times, response);
// 图像映射 利用双边滤波 Gamma变换
Mat ldr;
Ptr<xphoto::TonemapDurand> tonemap = xphoto::createTonemapDurand(2.2f);
tonemap->process(hdr, ldr);
// 执行曝光融合
Mat fusion;
Ptr<MergeMertens> merge_mertens = createMergeMertens();
merge_mertens->process(images, fusion);
cv::imshow("hdr", hdr);
// 结果输出
imwrite("fusion.png", fusion * 255);
imwrite("ldr.png", ldr * 255);
imwrite("hdr.hdr", hdr);
cv::waitKey(0);
return 0;
}

我们将

src

合并效果为

hdr

OpenCV4开发入门教程145:HDR图像生成
https://feater.top/opencv/opencv-generate-hdr-image
作者
JackeyLea
发布于
2020年11月10日
许可协议