python实现opencv中的debevec

Debevec算法是一种高动态范围图像(HDR)拍摄和处理的算法，它能够将低动态范围图像(LDR)转换成HDR图像。在Python中，可以使用OpenCV库实现Debevec算法的实现。

以下是实现Debevec算法的Python代码：

import cv2
import numpy as np

# 读入一组LDR图像
img1 = cv2.imread('img1.jpg')
img2 = cv2.imread('img2.jpg')
img3 = cv2.imread('img3.jpg')

# 将图像转换成灰度图像
gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray3 = cv2.cvtColor(img3, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 定义Debevec算法所需的参数
num_images = 3
num_samples = 50
lambda_val = 50
random_seed = 1

# 创建Debevec算法对象
debevec = cv2.createCalibrateDebevec()

# 生成曝光时间向量
times = np.array([1.0/30, 1.0/15, 1.0/8], dtype=np.float32)

# 运行Debevec算法
response = debevec.process([gray1, gray2, gray3], times)

# 将响应函数保存到文件中
np.savetxt('response.txt', response)

# 创建Tonemap对象
tonemap = cv2.createTonemap(gamma=2.2)

# 读入用于HDR重建的图像
hdr_img = cv2.imread('hdr_img.hdr', -1)

# 对HDR图像进行色调映射
ldr_img = tonemap.process(hdr_img)

# 将映射后的图像保存到文件中
cv2.imwrite('ldr_img.jpg', ldr_img)

这段代码实现了以下几个步骤：

1. 读入三个LDR图像，并将它们转换成灰度图像。
2. 定义Debevec算法所需的参数。
3. 创建一个CalibrateDebevec对象，并传入LDR图像和曝光时间向量。
4. 运行算法，生成响应函数。
5. 将响应函数保存到文件中。
6. 创建一个Tonemap对象，并设定gamma值为2.2。
7. 读入HDR图像。
8. 对HDR图像进行色调映射。
9. 将映射后的图像保存到文件中。

需要注意的是，这段代码中使用的图片和参数都是示例，实际应用中需要根据情况进行修改。