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：

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。