OpenCV+计算摄影

Begone

发布日期: 2021-02-25 19:10:16 浏览量: 150
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图像去噪

  • cv.fastNlMeansDenoising()-处理单个灰度图像

  • cv.fastNlMeansDenoisingColored()-处理彩色图像。

  • cv.fastNlMeansDenoisingMulti()-处理在短时间内捕获的图像序列(灰度图像)

  • cv.fastNlMeansDenoisingColoredMulti()-与上面相同,但用于彩色图像。

常用参数为:

  • h:决定滤波器强度的参数。较高的h值可以更好地消除噪点,但同时也可以消除图像细节。(可以设为10)

  • hForColorComponents:与h相同,但仅用于彩色图像。(通常与h相同)

  • templateWindowSize:应为奇数。(建议设为7)

  • searchWindowSize:应为奇数。(建议设为21)

图像修补

我们需要创建一个与输入图像大小相同的掩码,其中非零像素对应于要修复的区域。

  1. import numpy as np
  2. import cv2 as cv
  3. img = cv.imread('messi_2.jpg')
  4. mask = cv.imread('mask2.png',0)
  5. dst = cv.inpaint(img,mask,3,cv.INPAINT_TELEA)
  6. cv.imshow('dst',dst)
  7. cv.waitKey(0)
  8. cv.destroyAllWindows()

高动态范围

将曝光图像加载到列表中

将曝光合成HDR图像

在此阶段,我们将曝光序列合并为一张HDR图像,显示了OpenCV中的两种可能性。 第一种方法是Debevec,第二种方法是Robertson。 请注意,HDR图像的类型为float32,而不是uint8,因为它包含所有曝光图像的完整动态范围。

  1. import cv2 as cv
  2. import numpy as np
  3. # 将曝光图像加载到列表中
  4. img_fn = ["img0.jpg", "img1.jpg", "img2.jpg", "img3.jpg"]
  5. img_list = [cv.imread(fn) for fn in img_fn]
  6. exposure_times = np.array([15.0, 2.5, 0.25, 0.0333], dtype=np.float32)
  7. # 将曝光合成HDR图像
  8. merge_debevec = cv.createMergeDebevec()
  9. hdr_debevec = merge_debevec.process(img_list, times=exposure_times.copy())
  10. merge_robertson = cv.createMergeRobertson()
  11. hdr_robertson = merge_robertson.process(img_list, times=exposure_times.copy())

色调图HDR图像

我们将32位浮点HDR数据映射到[0..1]范围内。实际上,在某些情况下,该值可以大于1或小于0,因此请注意,我们稍后将必须裁剪数据以避免溢出。

  1. # 色调图HDR图像
  2. tonemap1 = cv.createTonemap(gamma=2.2)
  3. res_debevec = tonemap1.process(hdr_debevec.copy())

使用Mertens融合曝光

在这里,我们展示了一种替代算法,用于合并曝光图像,而我们不需要曝光时间。我们也不需要使用任何色调映射算法,因为Mertens算法已经为我们提供了[0..1]范围内的结果。

  1. # 使用Mertens融合曝光
  2. merge_mertens = cv.createMergeMertens()
  3. res_mertens = merge_mertens.process(img_list)

转为8-bit并保存

为了保存或显示结果,我们需要将数据转换为[0..255]范围内的8位整数。

  1. # 转化数据类型为8-bit并保存
  2. res_debevec_8bit = np.clip(res_debevec*255, 0, 255).astype('uint8')
  3. res_robertson_8bit = np.clip(res_robertson*255, 0, 255).astype('uint8')
  4. res_mertens_8bit = np.clip(res_mertens*255, 0, 255).astype('uint8')
  5. cv.imwrite("ldr_debevec.jpg", res_debevec_8bit)
  6. cv.imwrite("ldr_robertson.jpg", res_robertson_8bit)
  7. cv.imwrite("fusion_mertens.jpg", res_mertens_8bit)
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