自动曝光算法，卡尔曼滤波实现，opencv

以下是一个简单的代码实现，基于 OpenCV 库和 C++ 语言：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    // 读取灰度图像
    Mat img = imread("test.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);

    // 初始化卡尔曼滤波器
    KalmanFilter KF(2, 1, 0);
    Mat state(2, 1, CV_32F);  // 状态变量，包括增益和曝光时间
    Mat process_noise(2, 1, CV_32F);  // 过程噪声
    Mat measurement(1, 1, CV_32F);  // 测量值
    float dt = 1.0;  // 时间步长

    // 初始状态
    state.at<float>(0, 0) = 1.0;
    state.at<float>(1, 0) = 1.0;

    // 状态转移矩阵
    KF.transitionMatrix = (Mat_<float>(2, 2) << 1, dt, 0, 1);

    // 测量矩阵
    KF.measurementMatrix = Mat_<float>::ones(1, 2);

    // 过程噪声协方差矩阵
    KF.processNoiseCov = (Mat_<float>(2, 2) << 0.01, 0, 0, 0.01);

    // 测量噪声协方差矩阵
    KF.measurementNoiseCov = Mat_<float>::eye(1, 1) * 0.1;

    // 初始化状态估计和协方差矩阵
    setIdentity(KF.errorCovPost, Scalar::all(1));

    // 循环更新卡尔曼滤波器
    for (int i = 0; i < 100; i++) {
        // 计算灰度图像平均值
        double mean = cv::mean(img)[0];

        // 测量值
        measurement.at<float>(0, 0) = mean;

        // 预测下一状态
        Mat prediction = KF.predict();
        state = prediction;

        // 更新状态估计和协方差矩阵
        Mat estimated = KF.correct(measurement);

        // 输出结果
        cout << "Gain: " << estimated.at<float>(0, 0) << endl;
        cout << "Exposure time: " << estimated.at<float>(1, 0) << endl;
    }

    return 0;
}

这里的算法基于卡尔曼滤波原理，使用测量值和状态转移矩阵不断更新状态估计和协方差矩阵，从而达到自动曝光的目的。代码中使用了 `KalmanFilter` 类来实现卡尔曼滤波器，使用了 `predict` 函数进行状态预测，使用了 `correct` 函数进行状态估计和协方差矩阵更新。