写一段利用不同灰度投影来训练相机响应函数的代码
时间: 2023-10-04 09:13:47 浏览: 42
好的,以下是一个简单的利用不同灰度投影来训练相机响应函数的代码示例:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取不同曝光时间下的一组图片
img1 = cv2.imread('img1.jpg')
img2 = cv2.imread('img2.jpg')
img3 = cv2.imread('img3.jpg')
# 对每张图片进行灰度投影
img1_gray = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
img2_gray = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
img3_gray = cv2.cvtColor(img3, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 将像素值归一化到0-1范围内
img1_normalized = np.float32(img1_gray)/255.0
img2_normalized = np.float32(img2_gray)/255.0
img3_normalized = np.float32(img3_gray)/255.0
# 生成曝光时间对数的矩阵
log_exposure_times = np.array([np.log(1/30), np.log(1/15), np.log(1/8)], dtype=np.float32)
# 运行Debevec等人的相机响应函数算法
calibrateDebevec = cv2.createCalibrateDebevec()
responseDebevec = calibrateDebevec.process([img1_normalized, img2_normalized, img3_normalized], log_exposure_times)
# 保存相机响应函数
np.savetxt("response_curve.csv", responseDebevec, delimiter=",")
```
以上代码在读取每张图片后,将其转换为灰度图像,然后进行灰度投影。接着,使用与前面相同的方式来计算相机响应函数。这个方法可以帮助我们更好地利用不同灰度投影来训练相机响应函数,提高相机响应函数的准确性。