Question

我试图让一些与HDR相关的函数与OpenCV-Python一起使用：具体来说，我正在尝试重现OpenCV C++ HDR tutorial。不幸的是，生成的hdr图像/阵列完全是白色的（所有值都是Inf）。这是一个MCVE。 1.jpg，2.jpg，3.jpg均为870×580 RGB（内部RGB KODAK sRGB显示器）JPG图像，曝光时间分别为1/3200,1 / 800和1/200。我已经使用其他2个JPG图像集对此进行了测试，其中一个可以在Wikimedia上使用。

>>> import cv2
>>> import numpy as np
>>>
>>> img = cv2.imread("1.jpg")
>>> img2 = cv2.imread("2.jpg")
>>> img3 = cv2.imread("3.jpg")
>>>
>>> images = np.array([img, img2, img3])
>>> times = np.array([1.0/3200,1.0/800,1.0/200])
>>>
>>> merger = cv2.createMergeDebevec()
>>> hdr = merger.process(images, times)
>>> hdr
array([[[ inf,  inf,  inf],
        [ inf,  inf,  inf],
        [ inf,  inf,  inf],
        ...,
        [ inf,  inf,  inf],
        [ inf,  inf,  inf],
        [ inf,  inf,  inf]],

       [[ inf,  inf,  inf],
        [ inf,  inf,  inf],
        [ inf,  inf,  inf],
        ...,
        [ inf,  inf,  inf],
        [ inf,  inf,  inf],
        [ inf,  inf,  inf]],

       [[ inf,  inf,  inf],
        [ inf,  inf,  inf],
        [ inf,  inf,  inf],
        ...,
        [ inf,  inf,  inf],
        [ inf,  inf,  inf],
        [ inf,  inf,  inf]],

       ...,
       [[ inf,  inf,  inf],
        [ inf,  inf,  inf],
        [ inf,  inf,  inf],
        ...,
        [ inf,  inf,  inf],
        [ inf,  inf,  inf],
        [ inf,  inf,  inf]],

       [[ inf,  inf,  inf],
        [ inf,  inf,  inf],
        [ inf,  inf,  inf],
        ...,
        [ inf,  inf,  inf],
        [ inf,  inf,  inf],
        [ inf,  inf,  inf]],

       [[ inf,  inf,  inf],
        [ inf,  inf,  inf],
        [ inf,  inf,  inf],
        ...,
        [ inf,  inf,  inf],
        [ inf,  inf,  inf],
        [ inf,  inf,  inf]]], dtype=float32)

值得注意的一点是，在merger.process调用

之后修改了“times”数组

>>> times
array([-8.07090609, -6.68461173, -5.29831737])

我正在使用OpenCV版本：

>>> cv2.__version__
'3.0.0'

merger.process调用具有如下签名：

>>> import inspect
>>> inspect.getdoc(merger.process)
'process(src, times, response[, dst]) -> dst  or  process(src, times[, dst]) -> dst'

Answer 1

不确定Debevec算法是如何工作的，但我设法得到了一个你要求的工作示例。请注意图像（及其相应的EV）的降序和第5行的乘数。使用乘数进行游戏，结果会略有不同。不知道发生了什么，但似乎有效。你走了：

EV + 4.09.JPG EV + 1.18.JPG EV-1.82.JPG { {3}}

import cv2
import numpy as np
images = [cv2.imread(x) for x in 'EV+4.09.JPG', 'EV+1.18.JPG', 'EV-1.82.JPG']
times = np.array([4.09, 1.18, -1.82])
times *= 1000.
merger = cv2.createMergeDebevec()
hdr = merger.process(images, times)
print hdr
cv2.imwrite('out.jpg', hdr)

OUT.JPG

Answer 2

我设法在Velimir的回答帮助下完成了工作。我的问题是我必须按照EV的降序构建图像阵列。虽然Velimir的答案符合我的要求，但我将其作为一个单独的答案，因为我想强调times数组代表曝光时间而不是EV。我还添加了构建辐射贴图后应该应用的色调映射方法。

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread("bright.jpg") # Exposure time 1/8
img2 = cv2.imread("normal.jpg") # Exposure time 1/13
img3 = cv2.imread("dark.jpg") # Exposure time 1/15

images = [img, img2, img3]
times = np.array([1/8.,1/13.,1/15.])
merger = cv2.createMergeDebevec()
hdr = merger.process(images, times)
tonemap = cv2.createTonemapDurand(2.2)
tonemapped_image = tonemap.process(hdr)
cv2.imwrite('tonemapped_image.jpg', tonemapped_image * 255)

示例图片来自http://ttic.uchicago.edu/~cotter/projects/hdr_tools/

明亮的图像

普通图像

暗影

Tonemapped结果图像

OpenCV-Python createMergeDebevec返回一个Inf

2 个答案: