sdr2hdr实现代码
时间: 2023-10-26 22:23:27 浏览: 72
SDR-to-HDR是一种将标准动态范围(SDR)视频转换为高动态范围(HDR)视频的技术。以下是一个简单的Python实现代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 输入SDR图像
sdr_image = cv2.imread('sdr_image.jpg')
# SDR到HDR的转换
gamma = 2.2
max_luminance = 100.0
hdr_image = np.power(sdr_image / 255.0, gamma) * max_luminance
# 保存HDR图像
cv2.imwrite('hdr_image.jpg', hdr_image)
```
在上述代码中,我们使用OpenCV库读取SDR图像。然后,我们使用伽马校正将SDR图像转换为线性空间。最后,我们将线性空间图像缩放到所需的最大亮度范围,并将其保存为HDR图像。
需要注意的是,这是一个简单的实现,实际的SDR-to-HDR算法可能会更加复杂,因为它需要考虑到场景的明暗程度、色彩和对比度等因素。
相关问题
sdr2hdr+神经网络模型实现代码
下面是一个使用深度学习模型实现SDR-to-HDR的Python代码示例:
```python
import cv2
import numpy as np
import tensorflow as tf
# 加载SDR-to-HDR模型
model = tf.keras.models.load_model('sdr2hdr_model.h5')
# 输入SDR图像
sdr_image = cv2.imread('sdr_image.jpg')
sdr_image = np.expand_dims(sdr_image, axis=0)
# 预测HDR图像
hdr_image = model.predict(sdr_image)
# 保存HDR图像
cv2.imwrite('hdr_image.jpg', hdr_image[0])
```
在上述代码中,我们使用TensorFlow库加载了SDR-to-HDR模型。然后,我们使用OpenCV库读取SDR图像,并将其转换为神经网络模型的输入格式。接着,我们通过调用模型的predict()函数得到HDR图像。最后,我们将HDR图像保存为文件。
需要注意的是,上述代码仅仅是一个简单的示例,实际的SDR-to-HDR模型可能需要更加复杂的网络架构和训练。此外,还需要考虑到数据预处理、模型优化等问题。
si-sdr代码
以下是一个简单的 Python 实现 Si-SNR (Scale-Invariant Signal-to-Noise Ratio) 的代码:
```python
import torch
def si_snr(estimation, target):
"""
计算 Scale-Invariant Signal-to-Noise Ratio (SI-SNR)
:param estimation: 估计的音频信号, shape=[batch_size, signal_length]
:param target: 目标音频信号, shape=[batch_size, signal_length]
:return: 平均 SI-SNR 值
"""
assert estimation.shape == target.shape, "估计的音频信号和目标音频信号的形状不匹配"
batch_size = estimation.size(0)
# 求出 target 的能量
target_energy = torch.sum(target ** 2, dim=1, keepdim=True) + 1e-8
# 计算 scale invariant 的估计信号和目标信号
scale = torch.sum(target * estimation, dim=1, keepdim=True) / target_energy
est_target = scale * target
est_noise = estimation - est_target
# 求出 signal-to-distortion ratio (SDR)
target_power = torch.sum(target ** 2, dim=1, keepdim=True) + 1e-8
est_target_power = torch.sum(est_target ** 2, dim=1, keepdim=True) + 1e-8
est_noise_power = torch.sum(est_noise ** 2, dim=1, keepdim=True) + 1e-8
sdr = 10 * torch.log10(est_target_power / est_noise_power)
# 求出平均 SI-SNR
return torch.mean(sdr - 10 * torch.log10(target_power / est_noise_power))
```
需要注意的是,这个实现假设输入的两个信号都已经经过了预处理,比如说标准化和截断。如果你的输入信号没有经过这些预处理,你需要在计算 SI-SNR 之前先进行处理。
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