关于highgui库HighGui是一个可以移植的图形工具包。 OpenCV将与操作系统，文件系统，摄像机之类的硬件进行交互的一些函数纳入HighGui（high-level graphical user interface）库中，有了HighGui，我们可以方便的打开窗口，显示图像，读出或者写入图像相关的文件（包含图像与视屏），处理简单的鼠标，光标和键盘事件。也可以使用HighGui创建其他一些
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2024-10-14 17:13:24
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HDR功能是相机的重要功能之一，如https://cloud.tencent.com/developer/article/1167072的系列文章所言，近些年HDR技术发展迅速，新算法层出不穷。为了降低读者的入门门槛，下面我将结合代码就简单但非常经典的基于多尺度对比度重组的单图像HDR技术进行讲解。先前讲过最小二乘（WLS）滤波器可用于图像抽象、多尺度HDR分解等，本文其实可以看作是对“Edge-
深度学习HDR算法的目标是通过深度学习技术提升高动态范围图像（HDR）的生成与处理效果。HDR图像包含了比标准图像更大的光亮范围，从而更加接近人眼所看到的真实场景。然而，现有的HDR技术在动态范围、色彩保真度和处理速度等方面还存在一定的提升空间。
## 背景描述
最早的HDR图像处理方法可以追溯到20世纪90年代，随着计算能力的提升，研究逐渐深入。近年来，深度学习技术的崛起为HDR图像处理带来
目录HDR介绍何时应开启HDR风景照户外人像准备进行后期处理何时应关闭HDR？拍摄运动物体高对比度照片捕捉鲜艳色彩闪光灯照相HDR技术方案 HDR介绍高动态范围（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，
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2023-09-15 22:04:18
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HDR的图像合成compose，包含有以下几个步骤：Step0 图像配准，在图像有运动的情况下，需要精确配准输入图像Step1 恢复不同曝光图像 (E1, E2, E3…)的辐射度图像 (S1, S2, S3…)Step2计算S1, S2, S3..的权重值w1(x,y), w2(x,y), w3(x,y)，来合成最后一幅图 无论是多帧合成的HDR，还是
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2023-10-17 20:58:32
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对于动态场景来说，从一组不同曝光的图像中生成高动态范围(HDR)图像是一个具有挑战性的过程。这个问题可以分为两个阶段:1)对齐输入的LDR图像，2)合并对齐的图像到HDR图像。方法主要分为两类：一种直接基于LDR对齐融合，一种是先通过相机响应函数线性化这些输入图像（一般就是一个单调的非线性函数），将LDR图像转为HDR域，然后在HDR域进行融合得到HDR图像。另外一种是直接基于LDR（...
原创
2021-12-15 17:42:30
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深度学习HDR算法总结
## 引言
高动态范围（High Dynamic Range, HDR）技术是一种用于在图像或视频中捕捉更宽广动态范围的技术。传统的拍照技术只能捕捉到有限的动态范围，而HDR技术能够通过合成多个不同曝光的图像来获得更广泛的动态范围。在过去的几年里，深度学习技术的迅猛发展给HDR算法带来了革命性的突破。本文将总结一些常见的深度学习HDR算法，并提供相应的代码示例。
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原创
2023-09-07 08:46:47
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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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# 实现HDR深度学习
## 流程概述
下面是实现HDR深度学习的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 数据集准备 |
| 步骤2 | 构建深度学习模型 |
| 步骤3 | 模型训练 |
| 步骤4 | 模型评估 |
| 步骤5 | 模型应用 |
## 步骤详解
### 步骤1：数据集准备
首先，我们需要准备训练和测试数据集。数据集应包含HDR
原创
2023-08-31 09:31:47
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HDR（高动态范围）深度学习技术近年来在图像处理、计算机视觉和增强现实等领域逐渐获得广泛应用。为了优化HDR图像的生成和处理效率，本博文将详细探讨如何解决与HDR深度学习相关的问题，涵盖环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、性能对比及错误集锦等方面。
### 环境配置
为顺利开展HDR深度学习项目的开发，首先需要配置合适的开发环境。以下是相关的环境搭建流程图和Shell配置代码示例。
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HDR的图像合成compose，包含有以下几个步骤：Step0 图像配准，在图像有运动的情况下，需要精确配准输入图像Step1 恢复不同曝光图像 (E1, E2, E3…)的辐射度图像 (S1, S2, S3…)Step2计算S1, S2, S3..的权重值w1(x,y), w2(x,y), w3(x,y)，来合成最后一幅图 无论是多帧合成的HDR，还是特殊曝光pattern的senso
论文章节节选目录简单索引：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 .........3.2 相机响应曲线标定 ...........（debec算法的精要）3.3 根据响应曲线合成HDR图像.....3.4 高动态范围图像存储 .........（关键词 rgbe）3.5 Tone Mapping压缩显示........ (关键词 区间映射)3.6 YUV空间图像H
# 深度学习与普通HDR方法的比较
高动态范围成像（HDR）是当前计算机视觉领域的一个重要方向，它通过合成多张曝光不同的图像来增强图像的亮度和对比度。然而，传统的HDR方法通常依赖于手工设计的算法，而近年来深度学习的兴起为HDR成像带来了新的机遇。
## 普通HDR方法
传统的HDR方法通常遵循以下步骤：
1. **图像采集**：获取一组具有不同曝光时间的图像。
2. **对齐**：由于拍
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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# 深度学习中的光流和HDR技术
深度学习技术近年来在计算机视觉领域取得了突出的成果，尤其是在光流计算和高动态范围成像（HDR）等方面。本文将详细介绍光流与HDR的基本概念，并结合一些代码示例来帮助读者理解这两个技术如何结合使用。
## 一、光流（Optical Flow）
光流是描述图像随时间变化的运动场景。通过分析连续帧之间的像素变化，光流可以帮助我们推断出场景中的运动信息。光流计算在对
什么是HDRHigh dynamic range (HDR) 顾名思义就是高动态范围，这里的高动态范围是跟SDR(Standard dynamic range)也就是标准动态范围比较的。那么，如何理解呢？先从显示的原理说起。我们知道，人类之所以能够看到物体，是因为物体表面反射了光到人的眼睛里，才会被人类看到/识别到。不同的物体对不同波长的光会有不同的反射/衰减程度，到我们眼睛里就是不同的
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2024-10-07 16:18:39
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多帧HDR深度学习是一种利用深度学习技术处理高动态范围图像的方法，它能够在多帧图像中提取出更丰富的细节和更高的亮度范围。在这篇博文中，我将分享如何解决多帧HDR深度学习问题的详细过程，分为多个部分，以便更加清晰易懂。接下来，我们从环境准备开始。
## 环境准备
在开始之前，让我们先看看所需的软硬件要求。正确的环境配置是确保多帧HDR深度学习成功的基础。
### 软硬件要求
| 类别
1.理解高动态范围照片（HDR Photography） 当我们提到动态范围时会提到极限的不同。这也关系到摄影与曝光中高光部分与暗调部分的区别。 动态范围用一种比例表示。人眼大概可以看到10000：1的范围。与之相比，一台优秀的数码相机也只能达到1000：1而已。所以，我们可以发现人眼与相机相比有更大的亮度范围。更震撼的是一个场景既有阳光照射的明亮部分，又有暗如房灯照射的暗调部分
image processing 系列
图片旋转，本质上是对旋转后的图片中每一个像素点计算在原图的位置。然后照搬过来就好。
（多说一句。假设计算出来在原图中的位置不是整数而是小数，由于像素点个数都是整数，就须要小数到整数的转换。这个转换过程是有讲究的，须要用到插值：近期邻插值、双线性插值等等。这里我使用的是最简单的近期邻插值。即对小数四舍五入成整数。C/C++ 实现四舍五入见这里）
完整 git
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2024-01-03 21:20:09
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HF-Net 可以提取图像描述子（global_descriptors）和图像中的特征点（keypoints）及其描述子（local_descriptors），前者用于图像检索，后者配合 SuperGlue/NN 等特征匹配算法可用于相机位姿计算。因此 HF-Net 的应用场景就是 SLAM 中的地图定位与位姿恢复。虽然官方仓库已有完善的训练脚本和详细的使用说明，但有些细节还是需要注意的，在此记录
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2023-10-21 17:54:14
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