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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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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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.概念高动态范围成像（HDRI 或 HDR）是一种用于成像和摄影的技术，可以再现比标准数字成像或照相技术更大的动态光度范围。虽然人眼可以适应各种光线条件，但大多数成像设备每通道使用 8 位，因此我们仅限于 256 级。当我们拍摄现实世界场景的照片时，明亮区域可能会过度曝光，而暗区域可能曝光不足，因此我们无法使用单次曝光捕捉所有细节。 HDR 成像适用于每通道使用 8 位以上（通常为 32 位浮点
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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INTRODUCTION我们提出了一种新的基于retinex理论的高动态范围图像色调映射技术。我们的算法包括两个步骤，即人类视觉系统的全局自适应和局部自适应。在局部自适应过程中，用引导滤波器代替retinex算法的高斯滤波器以减少光晕伪影。为了保证良好的再现和动态范围压缩，我们提出了一种基于场景亮度值的对比度增强因子。此外，还引入了一种自适应非线性偏移来处理对数函数的非线性强度。实验表明，我们的算
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2024-08-02 19:47:12
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Pytorch 目标检测通过fssd训练自己的数据集1、下载代码2、整理自己的数据集根据VOC的格式整理自己的数据集，xml文件放到Annotations文件夹下面。然后Main放自己的数据集划分，格式如下面的val.txt格式。更改一些数据集的代码 因为只用到一个数据集，所以不需要将两个数据集都弄上，否则检查会报错。就在train.py那里进行更改即可。根据数据集命名方式进行更改即可。3、选用V
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2023-08-11 15:50:38
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HDR，High-Dynamic Range，也就是高动态范围，用于对象的最明亮和最暗部分相差特别大的时候。HDR开启后会连拍三张照片，分别对应欠曝光、正常曝光和过度曝光，然后把这三张图片合到一块并且突出每张照片最好的部分从而生成一张精妙绝伦的照片。HDR能让该亮的亮、让该暗的暗、让亮/暗部的细节更丰满。设置不同的ev曝光，得到长曝光帧和短曝光帧，再对齐融合。如果黑的地方很暗，ev1过曝帧加大，例
高动态范围（High-Dynamic Range，简称HDR），又称宽动态范围技术，是在非常强烈的对比下让摄像机看到影像的特色而运用的一种技术。 当在强光源（日光、灯具或反光等）照射下的高亮度区域及阴影、逆光等相对亮度较低的区域在图像中同时存在时，摄像机输出的图像会出现明亮区域因曝光过度成为白色，而黑暗区域因曝光不足成为黑色，严重影响图像质量。摄像机在同一场景中对最亮区域及
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2024-01-05 11:45:17
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简介 本篇主要对HDR功能，使用全局色调映射算法的实现。 具体实现 HDR相关实现步骤，前面预研中已经提到过。
1、图像配准：
参考文档，注意在这个步骤之后，加上一个稠密光流法配准，基本就可以用了。不过如果想优化时间，或者想得到更好的配准效果的话，就需要进一步研究，这里不深入了，本篇只做简单demo。2、全亮度图像获取
其核心为相机响应曲线的拟合,具体方法参考论文：Recover
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2023-12-20 17:32:13
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Photomatix是一款数字照片处理软件，它能把多个不同曝光的照片混合成一张照片，并保持高光和阴影区的细节。打开在同一场景拍摄的不同曝光度的照片，选择一个曝光混合方法，Photomatix Pro能让你在6种联合模式中选择：平均＋5种曝光混合方法，每个方法都基于不同的算法。Photomatix用来处理同一场景下不同曝光设置的照片。这些照片称为包围曝光照片，许多型号的相机都有自动包围曝光功能。但并
原创
2022-09-22 08:46:09
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Photomatix Pro for Mac是一款非常好用的HDR数字照片处理软件。HDR数字照片处理软件能够调节图片曝光度和通过多个曝光源生成HDR图像，把多个不同曝光的照片混合成一张照片，并保持高光和阴影区的细节。 photomatix mac是一款Mac端非常好用的图像处理工具，也是专业的数字 ...
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2021-08-02 16:49:00
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偏振镜，是最常用的摄影滤镜之一，在风光摄影中有着不可替代的作用。偏振镜最大的作用是消除非金属反光，划重点【非金属反光】，比如拍摄水面，偏振镜可以消除波光粼粼的水面反光。但偏振镜不仅可以消除反光，还能当减光镜使用、提高色彩饱和度、拍摄有层次的蓝天白云。 1、消除非金属反光——拍水底看到清澈见底的水池，想要将水底画面也拍摄下来，就要使用减光镜，消除水面波纹的反光，将水底也拍摄下来。当然，在
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2023-10-25 23:06:43
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Photomatix Pro mac版是Macos上一款专业HDR图像处理软件，支持应用不同的色调映射或曝光融合方法来处理HDR图像，您可以调整与每种方法相关的各种细节，例如强度，颜色饱和度，光线，色温等，而且允许您应用各种预设，并为您的项目赋予艺术外观。 分享有礼： https://www.mac ...
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2021-08-01 15:30:00
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近年来，新出的相机一般都会增加HDR功能，在拍摄大光比场景时可以记录下更多的明暗部细节。那么，HDR是什么？怎么用？一、HDR是什么？HDR是高动态范围(High-Dynamic Range)的英文缩写，通过拍摄三张不同曝光的照片：1张曝光不足+1张曝光正常+1张曝光过度，其中曝光不足的照片保留亮部细节+曝光正常的照片保留中灰亮度细节+曝光过度的照片保留暗部细节，最后将保留下来的细节进行合成，实现
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2024-04-06 10:35:33
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HDR技术概述 高动态范围（HDR）图像生成是通过合成多张不同曝光度的图像，来捕捉超出传统显示设备范围的亮度信息。以下是主要的HDR生成算法及其MATLAB实现。 HDR成像基本原理 动态范围定义 动态范围 = 最大可记录亮度 / 最小可记录亮度 LDR图像：~100:1 HDR图像：可达100,0 ...
#-*- coding: utf-8 -*-"""Created on Tue Mar 14 19:39:11 2017@author: Thinkpad"""'''2.opencv中的Gui特性2.1图片：读图像，显示图像，保存图像读图像cv2.imread(a,b)a:图像所在的路径b:如何读取图片cv2.IMREAD_COLOR:读入一副彩色图像，图像透明度会被忽略，这是默认参数；cv2.I
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2023-12-15 22:11:53
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一、OpenCv简介OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCv官网https://opencv.org/二、OpenC
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2023-06-21 09:39:10
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OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV-Python是Ope
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2023-07-03 18:59:53
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目录前言环境依赖代码总结前言本文提供对图片旋转，垂直翻转、水平翻转等操作工具方法，可以直接使用。环境依赖ffmpeg基础环境，直接参考我的另一篇文章：windows ffmpeg安装部署_阿良的博客ffmpy安装，命令如下：pip install ffmpy -i ://pypi.douban.com/simple代码不废话，上代码。#!/user/bin/env python
# co
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2023-06-25 22:39:32
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