如题import cv2
import numpy as np
def rgbe2float(rgbe):
res = np.zeros((rgbe.shape[0],rgbe.shape[1],3))
p = rgbe[:,:,3]>0
m = 2.0**(rgbe[:,:,3][p]-136.0)
res[:,:,0][p] = rgbe[:,:,0][p
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2023-06-21 15:21:40
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hdr是Camera中比较常见的功能，展锐平台下hdr的实现是在 oem 下的 cmr_hdr.c 文件中，本篇我们来介绍hdr的流程。先来看下一个比较关键的结构体，class_hdr ，后面会经常看到对这个结构体的操作struct class_hdr {
struct ipm_common common;
struct hdr_frame_addr hdr_addr[HDR_CA
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2024-04-16 14:12:48
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1. 基本结构理解2.python代码实现一般的操作一个HDF5对象的步骤是打开这个对象；
对这个对象进行操作；
关闭这个对象。特别要注意的是，一定要在操作结束后关闭对象。因为之前的操作只是生成操作的流程，并不真正执行操作，只有关闭对象操作才会真正出发对对象进行的修改。2.1 文件（files）创建/打开/关闭import h5py
# r 只读，文件必须已存在
# r+ 读写，文件必须已存在
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2024-10-09 10:39:30
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# 使用Python绘制HDR图像的完整指南
在数字图像处理中，高动态范围图像（HDR）因其能够捕捉更大范围的亮度信息而变得越来越流行。本教程将指导你如何在Python中绘制HDR图像。以下是整个流程的概览。
## 1. 流程概览
下面是实现HDR图像绘制的一些基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装必要的库 |
| 2 | 加载低动
# Python HDR 截图：高动态范围图像的捕捉与处理
高动态范围 (HDR) 图像技术在摄影和图像处理中尤为重要，它通过捕捉不同曝光下的图像来创造更宽的亮度范围。本文将介绍如何使用 Python 进行 HDR 截图，帮助您更好地理解 HDR 技术及其实际应用。
## HDR 基础知识
HDR 技术旨在解决传统图像捕捉中的动态范围局限性。通过相机或屏幕等设备捕捉多个不同曝光下的图像，HD
原创
2024-10-02 03:46:31
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从技术上来说，单帧HDR要比多帧HDR简单不少，在早期设备处理能力不足的时候，速度快，没拖影，性能要求低的单帧HDR反而要更有优势。到了HDR＋时代，单帧HDR渐渐不敌多帧合成HDR。技术的迭代就是这么残酷。这些技术曾经短暂地在部分手机上应用过，但是很快因为效果不佳也退出了市场。  
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2024-10-27 08:11:56
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HDR 什么是HDRHDR在OpenGL中的应用 什么是HDR在渲染一个物体的过程中，物体最终的颜色被存入帧缓冲中时，颜色和亮度值会被限制在0-1之间，这就会有一个问题：当物体的颜色全部都超过1的时候，会被帧缓冲的颜色限制在1这个值，那么场景中的颜色都会变成一种颜色，导致场景一片混乱。如图所示： 好的解决方案是暂时保存超过1部分的颜色值，获得更多的颜色细节，然后将该范围内的值映射到[0,1]
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2024-07-04 18:43:20
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1、安装 pip install opencv-python2、初步简绍创建窗口显示图像cv2.namedWindow(窗口名称[,窗口标识])例如：cv2.namedWindow("Image")窗口标识的值可能是如下值： cv2.WINDOW_AUTOSIZE:系统默认值，窗口大小会随图像大小自动调整，不用手动改变窗口大小 cv2.WINDOW_FREERATIO 
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2023-06-29 11:42:28
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目前学习目标是会用GDAL重采样的过程中重分类gdal处理栅格的简单应用// from osgeo import gdal
import numpy as np
np.set_printoptions(threshold=np.inf)#使print大量数据不用符号...代替而显示所有
dataset = gdal.Open("E:/RS_data/caijian1214/caijian.tif
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2023-07-13 15:05:33
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1. 使用Create函数创建影像Create 可以创建影像，在数据处理过程中，这种是主要的方法，它可以把建立在内存中的虚拟数据集输出到实际文件。 也就是栅格数据持久化的概念，将内存中的数据模型（主要是二维数组）转换为存储模型， 对于地理信息，除了数据本身，还有投影、元数据信息等。help(driver.Create)这个函数和 CreateCopy 很像，不过它多了几个参数， xsize,ysi
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2023-07-11 20:32:58
240阅读
Author: FreeKnightDuzhi关于Bloom和HDR的帖子和图片网上已是一堆，但罕有能够明确说明程序实现过程的帖子，明天需要进行简单一个讲解，故在此做个补充记录。首先HDR是高动态光照。注意两个词：1：高（高精度）。 2：动态（光照时实时运算的）。然后说下当前计算机图形学大部分颜色表示A8R8G8B8，即颜色可以表示为0-255的亮度（即一个深灰暗色到一个灰白亮色之间，并不能表示一
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2024-04-24 08:35:33
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一、报错描述在配置了GDAL环境，并且安装了GDAL的Python包后，使用PyCharm进行开发使用GDAL时，报ModuleNotFoundError: No module named 'ogr'错误，详见下图。明明已经安装了GDAL包，而且在导入ogr包时，PyCharm没有提示报错，并且也能跳转到ogr.py，但是一运行就报错。全文查看链接：Python使用GDAL报错ModuleNotF
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2023-12-13 07:14:47
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Temp 阅读笔记 文章来源：基于达芬奇平台的HDR图像合成算法研究 请不要用于商业目的，尊重作者版权。第三章 高动态范围图像处理算法 3.1 高动态范围图像综述 高动态范围HDR（High Dynamic Range）图像合成技术是一种利用计算机高速运算产生高质量逼真效果的场景图像合成技术，广泛应用于计算机游戏开发、医疗影像、遥感图像处理和计算机图形学等领域。高动态范围图像的动态范围很高，所谓的
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2023-11-27 20:17:35
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# 如何在Python中打开HDR文件
高动态范围（HDR）图像是一种能够捕捉更广泛亮度范围的图像格式。HDR图像通常用于摄影和影视制作中，可以保留高光和阴影中的更多细节。虽然HDR图像被广泛使用，但在日常编程中处理这些文件可能会遇到一些挑战。本文将介绍如何使用Python打开和处理HDR文件，并提供一些示例代码，帮助您轻松上手。
## 什么是HDR文件？
HDR文件通常以`.hdr`或`.
原创
2024-10-08 03:10:22
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Terragen 4是一个程序化生成自然景观的软件，跟VUE功能相近。但是比起VUE来说，它更袖珍，更轻量级。由于它可以快速生成自然景观，主要是大气+地形+光照，我们可以使用它快速生成环境贴图供我们游戏制作中使用。 在开始之前，先分析一下环境贴图制作的方式。 制作环境贴图有两种方式： 1.6-Side的立方体贴图，即Cube Map。在Unity中，Create一个旧版本的CubeM
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2024-07-15 08:55:41
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1. 技术背景 HDR图像处理的技术本质上是对阴影，高光的细节增强。即图像太暗或者太亮的部分，其细节丢失的比较明显，HDR图像处理就是对暗部和高亮部分的细节进行恢复的过程。 HDR的处理思路是这样的。首先，用户至少拍摄3张不同曝光量下的照片。分别对应低曝光，正常曝光和高曝光量。对于低曝光拍摄的
在数字图像处理中，生成HDR（高动态范围）图像为用户提供了更为丰富的色彩深度和细节，适合于捕捉高对比度场景。如果你希望通过Python生成HDR图像，这里提供了一种结构化的思路来实现这一目标。
## 1. 协议背景
HDR图像的生成要求将多张不同曝光度的照片合成为一幅，能够展现更宽广的亮度范围。这个过程通常涉及高质量的图像合成，以及对每一幅图像的精确处理。
### 时间轴
对于HDR技术的
1、HDR简介
HDR的全称是High-Dynamic Range(高动态范围)。在此，我们先解释一下什么是Dynamic Range（动态范围），动态范围是指图像中所包含的从“最亮”至“最暗”的比值，也就是图像从“最亮”到“最暗”之间灰度划分的等级数；动态范围越大，所能表示的层次越丰富，所包含的色彩空间也越广。那高动态范围(HDR)顾名思义就是从“
## Python HDR文件读取指南
HDR（高动态范围）图像文件是一种图像格式，常用于记录比普通图像更广泛的光强度范围。对于刚入行的小白来说，读取HDR文件可能会显得有些复杂。本文将带你逐步了解如何在Python中读取HDR文件，并会介绍所需步骤、代码示例和一些必要的注释。
### 整体流程
以下是读取HDR文件的基本步骤：
| 步骤 | 描述
# GDAL Python实现流程
## 概述
GDAL（Geospatial Data Abstraction Library）是一个开源的地理信息系统库，它提供了许多处理地理数据的功能。而GDAL Python是GDAL库的Python绑定，使得开发者可以使用Python语言来操作和处理地理数据。本文将指导刚入行的小白如何实现GDAL Python。
## 实现流程
下面是实现“GDAL
原创
2023-08-12 19:40:01
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