使用python完成以下步骤：1，使用cv2库读取四张图片并存储它们的曝光时间在一个数组内；2，随机从中选取100个点；3，生成一个A*x=B形式的线性方程组，并使用SVD解法解出来它；4，返回crf

函数，该函数输入一张图片和线性方程组的解，输出对应的crf函数。

以下是代码实现：

import cv2
import numpy as np

# 读取四张图片并存储曝光时间
img1 = cv2.imread('img1.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img2 = cv2.imread('img2.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img3 = cv2.imread('img3.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img4 = cv2.imread('img4.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
exposure_times = np.array([0.033, 0.25, 2.5, 15.0])

# 随机选取100个点
h, w = img1.shape
indices = np.random.randint(0, h*w, size=100)
row_indices = indices // w
col_indices = indices % w

# 构造A矩阵和B向量
A = np.zeros((100*4 + 255, 256 + 100))
B = np.zeros((100*4 + 255, 1))
k = 0
for i in range(100):
    row, col = row_indices[i], col_indices[i]
    for j in range(4):
        A[k, img1[row, col]] = exposure_times[j]
        A[k+1, img2[row, col]] = exposure_times[j]
        A[k+2, img3[row, col]] = exposure_times[j]
        A[k+3, img4[row, col]] = exposure_times[j]
        B[k, 0] = exposure_times[j] * np.log(img1[row, col] + 1)
        B[k+1, 0] = exposure_times[j] * np.log(img2[row, col] + 1)
        B[k+2, 0] = exposure_times[j] * np.log(img3[row, col] + 1)
        B[k+3, 0] = exposure_times[j] * np.log(img4[row, col] + 1)
    for j in range(256):
        A[k+4+j, j] = 1
        A[k+4+j, 256+i] = -1
        B[k+4+j, 0] = 0
    k += 4

# 使用SVD求解线性方程组
U, S, V = np.linalg.svd(A, full_matrices=False)
x = np.dot(V.T, np.dot(np.diag(1/S), np.dot(U.T, B)))

# 返回crf函数
def crf(img, x):
    h, w = img.shape
    result = np.zeros((h, w))
    for i in range(h):
        for j in range(w):
            result[i, j] = np.exp(x[img[i, j]] / exposure_times).sum() / 255
    return result

# 测试crf函数
crf_img1 = crf(img1, x)
cv2.imshow('img1', img1)
cv2.imshow('crf_img1', crf_img1)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

说明：

1. 首先读取四张图片并存储曝光时间；
2. 随机选取100个点，构造A矩阵和B向量；
3. 使用SVD方法求解线性方程组；
4. 定义crf函数，输入一张图片和线性方程组的解，输出对应的crf函数；
5. 测试crf函数，显示原图和crf处理后的图像。

注意事项：

1. 这里的曝光时间是自己设定的，实际应用中需要根据摄像机的参数来确定；
2. 随机选取的100个点可能会出现选到同一个点的情况，可以通过np.random.choice函数避免；
3. 构造A矩阵和B向量的过程要小心细节，如向量的维度、指数和对数的关系等；
4. SVD方法可能会出现奇异矩阵的情况，可以通过加入正则化项或使用其他方法来避免；
5. crf函数的计算过程可能会比较慢，可以考虑使用并行计算或其他加速方法。