高动态范围成像（HDRI或HDR）是一种用于成像和摄影的技术，可以比标准数字成像或摄影技术重现更大的动态亮度范围。虽然人眼可以适应各种光照条件，但是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的照片时，明亮的区域可能会曝光过度，而黑暗的区域可能会曝光不足，因此我们无法一次拍摄所有细节。HDR成像适用于每个通道使用8位以上（通常为32位浮点值）的图像，从而允许更大的动态范围。

获取HDR图像的方法有多种，但是最常见的一种方法是使用以不同曝光值拍摄的场景照片。要综合这些曝光，了解相机的响应功能以及估算算法的功能非常有用。合并HDR图像后，必须将其转换回8位才能在常规显示器上查看。此过程称为音调映射。当场景或摄像机的对象在两次拍摄之间移动时，还会增加其他复杂性，因为应记录并调整具有不同曝光度的图像。

在本教程中，我们展示了两种算法（Debevec，Robertson）来根据曝光序列生成和显示HDR图像，并演示了另一种称为曝光融合（Mertens）的方法，该方法可以生成低动态范围图像，并且不需要曝光时间数据。此外，我们估计相机响应函数（CRF）对于许多计算机视觉算法都具有重要价值。HDR流水线的每个步骤都可以使用不同的算法和参数来实现，因此请查看参考手册以了解所有内容。

稳健曝光校正的双光照估计 [] LIME：通过照明图估计进行低光图像增强 [] 这两种方法都基于 retinex 建模，旨在通过保留图像的突出结构来估计光照图，同时去除多余的纹理细节。 为此，两篇论文都使用了相同的优化公式（参见参考资料）。 与第二篇论文（以下称为 LIME）相比，第一篇论文（以下称为 DUAL）引入的新颖性在于对原始图像及其倒置版本的该映射的估计，它允许校正曝光不足和过度曝光图像的暴露部分。 此存储库中实现的代码允许使用这两种方法，可以从脚本参数中轻松选择。 这个实现在 python >=3.7上运行，使用pip安装依赖： pip3 install -r requirements.txt 使用demo.py脚本来增强您的图像。 usage: demo.py 最近开始学习tensorflow框架，选修课让任选一种框架实现mnist手写数字的识别分类。小詹也就随着大流选择了 tf 框架，跟着教程边学边做，小詹用了不同的神经网络实现了识别分类，其中有一个步骤是将训练过程得到的模型进行保存，在之后的测试中加载并使用该模型。想到这种先保存再加载调用的过程，之前很多地方都遇到过呀，最简单常用的就是 python 中文件的存取哇！于是乎，小詹夜观星象，就着手整理记录各种文件存取的骚操作，具体如下。 （PS:虽然我知道技术文章太长，耐心看完的人很少，曝光率和点赞率会下降，更不会有什么收益，但是还是想记录下自己学习过程中的一些笔记，以后自己或者别人查起来方便些 首先，让我们来了解一下 Python 动态 配置的概念。 Python 动态 配置是指根据不同的需求和情形，在代码运行时 动态 调整不同的环境变量和设置。 Python 动态 配置的优势在于，可以根据不同的场景调整相关配置，而无需重启程序或修改代码文件，进而提 高 网站的可维护性和可扩展性。本文由chatgpt生成，文章没有在chatgpt生成的基础上进行任何的修改。以上只是chatgpt能力的冰山一角。作为通用的Aigc大模型，只是展现它原本的实力。对于颠覆工作方式的ChatGPT。 在描述一个场景的时候， 动态 范围 （ Dynamic Range ）指的是其最亮部分与最暗部分的亮度比值。 高 动态 范围 的场景（High Dynamic Range Scene）指的是场景里同时存在非常明亮和非常暗淡的部分。 图像传感器所能捕捉的 动态 范围 是有限的，它收到两个因素的限制，一个是满阱容量（Full Well Capacity,FWC），另一个则是它的本底噪声。 1. 满阱容量越大，CMOS 就越不容易饱和。如果场景里明亮的部分释放出太多光子，那么图像传感器就会饱和，超出这个容量的光子无法... 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（... 详解HDR的三个标准——HLG/HDR10/Dolby Vision HDR 相关的术语（中英对照） https://blog.csdn.net/Aoulun/article/details/104278502 HDR视频色调映射算法（之一：各种算法对应文章） https://blog.csdn.net/Aoulun/article/details/104411068 HDR视频色调映射算法（之二：Adaptive temporal TMO） https://blog.csdn.net/Aoulun/art 当我们拍摄现实世界场景的照片时，明亮的区域可能曝光过度，而黑暗的区域可能曝光不足，所以我们不能用一次曝光来捕捉所有细节。有不同的方法来获得HDR图像，但最常见的方法是使用不同曝光值拍摄的场景的照片。为了结合这些曝光，了解你的相机的响应函数是很有用的，有一些算法可以估计它。当场景中的物体或相机在拍摄之间移动时，会产生额外的复杂性，因为不同曝光的图像应该被登记和对齐。由于我们想在普通的LDR显示器上看到我们的结果，我们必须将我们的HDR图像映射到8位 范围 ，保留大部分细节。它也不使用照片的曝光值。 好的，我可以为你解释一下如何使用 Python 编写自动曝光算法。 首先，自动曝光算法是指在摄影中自动调整相机的曝光参数，使得拍摄的照片达到理想的曝光效果。 要编写自动曝光算法，需要从输入图像中提取有用信息，然后根据所提取的信息来调整曝光参数。提取信息的方法有很多，例如，可以计算图像的平均亮度、对比度、饱和度等。 下面是一个简单的 Python 代码示例，展示了如何使用 Python 的 Open... Learn how to generate and display HDR image from an exposure sequence. Use exposure fusion to merge an exposure sequence. High- dynamic - range imaging (HDRI or HDR) is a technique used in imaging and pho 高 动态 范围 成像（HDRI或HDR）是一种用于成像和摄影的技术，可以比标准数字成像或摄影技术重现更大的 动态 亮度 范围 。虽然人眼可以适应各种光照条件，但是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的照片时，明亮的区域可能会曝光过度，而黑暗的区域可能会曝光不足，因此...