python怎么使用OpenCV獲取高動態范圍成像HDR

Python怎么使用OpenCV獲取高動態范圍成像HDR

高動態范圍成像（High Dynamic Range Imaging，簡稱HDR）是一種用于增強圖像動態范圍的技術。它通過將多張不同曝光度的圖像合成一張圖像，從而保留更多的細節和色彩信息。OpenCV是一個強大的計算機視覺庫，支持HDR圖像的生成和處理。本文將介紹如何使用Python和OpenCV來獲取HDR圖像。

1. 準備工作

在開始之前，確保你已經安裝了OpenCV和NumPy庫。你可以使用以下命令來安裝它們：

pip install opencv-python-headless numpy

2. 獲取不同曝光度的圖像

HDR圖像是通過合成多張不同曝光度的圖像生成的。因此，首先需要準備一組不同曝光度的圖像。你可以使用相機手動調整曝光度拍攝，或者使用圖像處理軟件生成不同曝光度的圖像。

假設你已經有了三張不同曝光度的圖像，分別命名為img1.jpg、img2.jpg和img3.jpg。

3. 讀取圖像并獲取曝光時間

在生成HDR圖像之前，需要知道每張圖像的曝光時間。曝光時間通常以秒為單位。假設這三張圖像的曝光時間分別為0.25s、0.5s和1s。

import cv2
import numpy as np

# 讀取圖像
img1 = cv2.imread('img1.jpg')
img2 = cv2.imread('img2.jpg')
img3 = cv2.imread('img3.jpg')

# 曝光時間
exposure_times = np.array([0.25, 0.5, 1.0], dtype=np.float32)

4. 生成HDR圖像

使用OpenCV的createMergeDebevec()函數來生成HDR圖像。這個函數會根據輸入的圖像和曝光時間，生成一張HDR圖像。

# 創建HDR圖像
merge_debevec = cv2.createMergeDebevec()
hdr_debevec = merge_debevec.process([img1, img2, img3], times=exposure_times.copy())

5. 色調映射

HDR圖像的動態范圍通常超出了顯示設備的范圍，因此需要進行色調映射（Tone Mapping）以將HDR圖像轉換為適合顯示的圖像。OpenCV提供了幾種色調映射算法，這里我們使用Drago算法。

# 色調映射
tonemap_drago = cv2.createTonemapDrago(1.0, 0.7)
ldr_drago = tonemap_drago.process(hdr_debevec.copy())
ldr_drago = 3 * ldr_drago  # 增強亮度

6. 保存和顯示結果

最后，將生成的HDR圖像和色調映射后的圖像保存到文件中，并顯示出來。

# 保存HDR圖像
cv2.imwrite('hdr_debevec.hdr', hdr_debevec)

# 保存色調映射后的圖像
cv2.imwrite('ldr_drago.jpg', ldr_drago * 255)

# 顯示色調映射后的圖像
cv2.imshow('Drago Tonemapping', ldr_drago)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

7. 總結

通過以上步驟，我們成功地使用Python和OpenCV生成了HDR圖像，并進行了色調映射處理。HDR技術可以顯著提升圖像的動態范圍，保留更多的細節和色彩信息，適用于攝影、計算機視覺等領域。

在實際應用中，你可以根據需要調整曝光時間和色調映射參數，以獲得最佳的視覺效果。希望本文對你理解和使用HDR技術有所幫助！