使用OpenCV进行计算摄影

### 使用OpenCV进行计算摄影 在计算摄影领域，我们常常面临两个关键问题：如何将多张图像合并为一张具有高动态范围（HDR）的图像，以及如何在普通显示设备上展示HDR图像。接下来，我们将深入探讨这些问题，并介绍相关的解决方案。 #### 探索改变曝光的方法 现代数码单反相机（DSLR）和其他数码相机通常配备固定的传感器网格（如拜耳滤镜），用于测量光线强度。为了拍摄出不同效果的照片，我们需要了解如何改变相机的曝光，也就是相机对光线的敏感度。主要可以从以下三个参数入手： 1. **快门速度** 快门速度并非指快门的移动速度，而是指拍摄照片时快门打开的时间长度。这决定了相机内部数字传感器暴露在光线下收集信息的时长，是所有相机控制中最直观的一项。快门速度通常以秒的分数来衡量，例如1/60秒。手持相机拍摄时，如果快门速度为1/60秒，轻微晃动相机不会使照片模糊；若要使用自己拍摄的照片，需避免相机晃动，或者使用三脚架。 2. **光圈** 光圈是光学镜头上光线进入相机的孔的直径。光圈通常用f值来衡量，f值是系统焦距与孔直径（入射光瞳）的比值。在不改变镜头变焦倍数的情况下，焦距保持不变。我们可以通过f值的倒数的平方来计算入射光瞳的面积，面积越大，照片中的光线就越多。因此，增大f值会使入射光瞳变小，照片变暗，适合在下午拍摄。 3. **ISO速度** ISO速度表示相机传感器的灵敏度，它通过数字将数字传感器的灵敏度映射到早期计算机未普及时代使用的化学胶片的灵敏度。ISO速度用两个数字表示，如100/21°，第一个数字是算术刻度上的速度，第二个数字是对数刻度上的数字，由于二者是一一对应的，通常省略第二个数字，直接写成ISO 100。ISO 100对光线的敏感度是ISO 200的一半，这种差异被称为1档。摄影师常用“档”的概念来描述光线敏感度的差异，1档表示两倍的差异，2档表示四倍的差异，以此类推。 #### 利用多曝光图像生成HDR图像 在了解如何控制曝光后，我们可以拍摄多张动态范围几乎不重叠或完全不重叠的照片。最流行的HDR算法是由Paul E Debevec和Jitendra Malik在2008年首次发表的。为了获得较好的效果，相邻照片之间的曝光差异通常为1、2或最多3档。例如，拍摄五张8位照片，每两张之间相差3档，就可以覆盖人眼百万比一的灵敏度范围。 Debevec HDR算法的工作原理如下：假设相机记录的值是场景辐照度的某个函数。设记录值矩阵为Z，辐照度矩阵为X，曝光时间为Δt，函数f为相机的响应函数。我们假设如果曝光加倍且辐照度减半，输出结果不变，反之亦然。对等式两边应用反响应函数(f -1)并取对数，得到一个关于所有照片的等式。Debevec等人的算法就是为了计算这个反响应函数(f -1)。 #### 从图像中提取曝光强度 我们可以编写一个函数`exposure_strength`来计算与曝光等效的时间： ```python import exifread from pathlib import Path def exposure_strength(path, iso_ref=100, f_stop_ref=6.375): with open(path, 'rb') as infile: tags = exifread.process_file(infile) [f_stop] = tags['EXIF ApertureValue'].values rel_aperture_area = 1 / (f_stop.num / f_stop.den / f_stop_ref) ** 2 [iso_speed] = tags['EXIF ISOSpeedRatings'].values iso_multiplier = iso_speed / iso_ref [exposure_time] = tags['EXIF ExposureTime'].values exposure_time_float = exposure_time.num / exposure_time.den return rel_aperture_area * exposure_time_float * iso_multiplier ``` 以下是一个示例照片集的参数及使用`exposure_strength`函数计算的曝光时间估计值： | 照片 | 光圈 | ISO速度 | 快门速度 | 曝光时间估计值 | | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | | AM5D5669.CR2 | 6 3/8 | 100 | 1/60 | 0.016666666666666666 | | AM5D5670.CR2 | 6 3/8 | 100 | 1/250 | 0.004 | | AM5D5671.CR2 | 6 3/8 | 100 | 1/160 | 0.00625 | | AM5D5672.CR2 | 6 3/8 | 100 | 1/100 | 0.01 | | AM5D5673.CR2 | 6 3/8 | 100 | 1/40 | 0.025 | | AM5D5674.CR2 | 6 3/8 | 160 | 1/40 | 0.04 | | AM5D5676.CR2 | 6 3/8 | 250 | 1/40 | 0.0625 | #### 估计相机响应函数 我们将$log(\Delta t_i)$绘制在y轴，$Z_i$绘制在x轴，目标是找到反响应函数$f^{-1}$以及所有照片的$E$值，使得将$log(E)$加到对数曝光上时，所有像素都落在同一个函数上。Debevec算法可以估计反响应函数$f^{-1}$和$E$矩阵，$E$矩阵就是我们要恢复的HDR图像矩阵。 #### 使用OpenCV编写HDR脚本 以下是使用OpenCV实现HDR图像生成的脚本步骤： 1. **设置脚本参数**：使用Python的`argparse`模块设置脚本参数，提供两种互斥的参数选项：`--image-dir`（包含图像的目录）和`--images`（图像列表）。 ```python import argparse from pathlib import Path if __name__ == '__mai ```