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  • 前言 很多摄像头具有自动曝光的功能...模式分别为手动模式和自动模式,在手动模式即可手动调节曝光率。 命令调节 命令模式调节唯一的好处可以,用此命令的接口制作软件。 安装v4l2-ctl sudo apt install v4l-utils v4

    前言

    很多摄像头具有自动曝光的功能,例如在较暗的调节下,提高曝光率,在较亮的调节下降低曝光。下面简单介绍在linux平台俩种方式来修改自动曝光。

    软件调节(图形化界面)

    安装qv4l2

    sudo apt install qv4l2
    

    启动:
    在这里插入图片描述
    File----Open Device打开对应的摄像头。
    在这里插入图片描述
    模式分别为手动模式和自动模式,在手动模式即可手动调节曝光率。

    命令调节

    命令模式调节唯一的好处可以,用此命令的接口制作软件。
    安装v4l2-ctl

    sudo apt install v4l-utils
    
    v4l2-ctl -l  #列出所有可以修改的选项及值
    v4l2-ctl -C exposure_auto  #列出对应选项的值
    v4l2-ctl -c exposure_auto=1  #修改对应选项值 ,(1为手动模式,3为自动模式)
    v4l2-ctl -c exposure_absolute=100 #手动设置曝光
    

    这里注意一点,如果你没有将曝光模式设置为手动模式而直接设置曝光率会报错:

    VIDIOC_S_EXT_CTRLS: failed: Invalid argument
    exposure_absolute: Invalid argument
    

    有了以上的接口,写一个软件还是很容易的。

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  • 曝光英文名称为Exposure,曝光模式即计算机采用自然光源的模式,通常分为多种,包括:快门优先、光圈优先、手动曝光自动曝光AE等模式。照片的好坏与曝光量有关,也就是说应该通多少的光线使CCD能够得到清晰的图像...
    1、曝光

    曝光英文名称为Exposure,曝光模式即计算机采用自然光源的模式,通常分为多种,包括:快门优先、光圈优先、手动曝光、自动曝光AE等模式。照片的好坏与曝光量有关,也就是说应该通多少的光线使CCD能够得到清晰的图像。曝光量与通光时间(快门速度决定),通光面积(光圈大小决定)有关。

    2、快门和光圈优先:

    为了得到正确的曝光量,就需要正确的快门与光圈的组合 。快门快时,光圈就要大些;快门慢时,光圈就要小些。
    快门优先是指由机器自动测光系统计算出曝光量的值,然后根据你选定的快门速度自动决定用多大的光圈。
    光圈优先是指由机器自动测光系统计算出曝光量的值,然后根据你选定的光圈大小自动决定用多少的快门。拍摄的时候,用户应该结合实际环境把使曝光与快门两者调节平衡,相得益彰。

    光圈越大,则单位时间内通过的光线越多,反之则越少。光圈的一般表示方法为字母“F+数值”,例如F5.6、F4等等。这里需要注意的是数值越小,表示光圈越大,比如F4就要比F5.6的光圈大,并且两个相邻的光圈值之间相差两倍,也就是说F4比F5.6所通过的光线要大两倍。相对来说快门的定义就很简单了,也就是允许光通过光圈的时间,表示的方式就是数值,例如1/30秒、1/60秒等,同样两个相邻快门之间也相差两倍。

    光圈和快门的组合就形成了曝光量,在曝光量一定的情况下,这个组合不是惟一的。例如当前测出正常的曝光组合为F5.6、1/30秒,如果将光圈增大一级也就是F4,那么此时的快门值将变为1/60,这样的组合同样也能达到正常的曝光量。不同的组合虽然可以达到相同的曝光量,但是所拍摄出来的图片效果是不相同的。

    快门优先是在手动定义快门的情况下通过相机测光而获取光圈值。举例说明,快门优先多用于拍摄运动的物体上,特别是在体育运动拍摄中最常用。很多朋友在拍摄运动物体时发现,往往拍摄出来的主体是模糊的,这多半就是因为快门的速度不够快。在这种情况下你可以使用快门优先模式,大概确定一个快门值,然后进行拍摄。因为快门快了,进光量可能减少,色彩偏淡,这就需要增加曝光来加强图片亮度。物体的运行一般都是有规律的,那么快门的数值也可以大概估计,例如拍摄行人,快门速度只需要1/125秒就差不多了,而拍摄下落的水滴则需要1/1000秒。

    3、手动曝光模式:

    手控曝光模式:每次拍摄时都需手动完成光圈和快门速度的调节,这样的好处是方便摄影师在制造不同的图片效果。如需要运动轨迹的图片,可以加长曝光时间,把快门加快,曝光增大(很多朋友在拍摄运动物体时发现,往往拍摄出来的主体是模糊的,这多半就是因为快门的速度不够快。如果快门过慢的话,那么结果不是运动轨迹,而是模糊一片);如需要制造暗淡的效果,快门要加快,曝光要减少。虽然这样的自主性很高,但是很不方便,对于抓拍瞬息即逝的景象,时间更不允许。

    4、AE模式

    在这里插入图片描述

    AE全称为Auto Exposure,即自动曝光 。模式大约可分为光圈优先AE式,快门速度优先AE式,程式AE式,闪光AE式和深度优先AE式。光圈优先AE式是由拍摄者人为选择拍摄时的光圈大小,由相机根据景物亮度、CCD感光度以及人为选择的光圈等信息自动选择合适曝光所要求的快门时间的自动曝光模式,也即光圈手动、快门时间自动的曝光方式。这种曝光方式主要用在需优先考虑景深的拍摄场合,如拍摄风景、肖像或微距摄影等。

    5、自动曝光算法

    自动调节曝光时间、光圈、增益(ISO)进行曝光。
    利用光圈进行自动曝光,主要根据所拍摄的场景来控制光圈大小,使得进光量维持在一定范围内。通过光圈进行曝光控制的成本比较高。
    现在市场所见的中低端摄像头采用的主流技术通过调整曝光时间来实现自动曝光。

    目前自动曝光控制算法方法有两种,
    一种是使用参照亮度值,将图像均匀分成许多的子图像,每一块子图像的亮度被用来设置参照亮度值,这个亮度值可以通过设置快门的速度来获得。
    另外一种方法是,通过研究不同光照条件下的亮度与曝光值之间的关系来进行曝光控制。
    这两种方法都是研究了大量的图像例子和许多不同的光照条件。而且均需要在不同的光照条件下所采集的图像数据库。实际中自动曝光研究需要解决好以下几个问题,首先是判定图像是否需要自动曝光,其次是自动曝光时,如何调整光电转换后数字信号来找出自动曝光能力补偿函数,最后就是调整到什么程度最为合适。

    6、如何实现自动曝光

    自动曝光的标准:
    物体的亮度与色彩是由物体对光线的反射率来决定的。例如纯黑色的放射率是0,纯白色的反射率是100%,处于中间的灰度的反射率是18%,这就是18%中间灰度。

    具有一定反射率的物体在最终的图像中被还原到了其相应的灰度级,这就意味着达到了正确的曝光。例如摄影师们通常在拍摄之前使用中性灰卡测试曝光是否正常。

    但是相机在各种场景下无法识别物体的反射率,因此采用了一个简单粗暴而又行之有效的方法,统一将图像整体平均亮度设置为中性灰的亮度。该方法基于科学家认为自然界的平均反射率是18%这一理论。当然,这个方法也不是走遍天下都不怕,比如拍摄雪景时需要增加曝光补偿,不然会偏暗,因为雪景的亮度远远大于中性灰度。这也就是摄影中的一句口诀的由来“白增黑减”。

    自动曝光算法:
    目前比较常见的算法有平均亮度法、权重均值法、亮度直方图等。其中最普遍的就是平均亮度法。
    平均亮度法就是对图像所以像素亮度求平均值,通过不断调整曝光参数最终达到目标亮度;
    权重均值法是对图像不同区域设置不同权重来计算图像亮度,例如相机中的各种测光模式的选择就是改变不同区域的权重;
    亮度直方图法是通过为直方图中峰值分配不同权重来计算图像亮度。

    自动曝光实现的过程:
    第一步:对当前图像进行亮度统计;
    第二步:根据当前图像亮度确定曝光值;
    第三步:计算新的曝光参数,曝光时间、光圈、增益;
    第四步:将新的曝光参数应用到相机;
    第五步:重复步骤一到四,直到亮度满足要求。

    曝光参数调整_曝光表:
    曝光值由光圈、曝光时间、增益沟通决定,当计算出一个曝光量,曝光三要素有很多种组合方式。一般情况下有曝光曲线,每个曝光量对应一组参数。手机中曝光曲线可以通过Tuning调整。

    7、ISO

    ISO即感光度。用以表示相机(电荷藕荷器件)对光的敏感程度。ISO的数值越大,对光的敏感程度越高,比如,ISO为1000时,哪怕是较微弱的光线也能让相机感光。平常,我们常用的ISO为100,但光线很暗时,可以ISO的数字调高。要说明的是,ISO越高,虽然对微弱光线的敏感程度增加,但同时也要使拍摄的照片的噪声点大大地增加。

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  • opencv -Camera曝光设置 1、曝光设置 cv_cap.set(cv::CAP_PROP_AUTO_EXPOSURE, 0.25); // where 0.25 means ...2、设置自动曝光手动曝光 cv_cap.set(cv::CAP_PROP_AUTO_EXPOSURE, 0.25); // where 0.25 mean.

    opencv -Camera曝光设置

    1、曝光设置

    cv_cap.set(cv::CAP_PROP_AUTO_EXPOSURE, 0.25); // where 0.25 means "manual exposure, manual iris"
    
    cv_cap.set(CV_CAP_PROP_EXPOSURE, -13);
    
    
     

    2、设置自动曝光为手动曝光

    cv_cap.set(cv::CAP_PROP_AUTO_EXPOSURE, 0.25); // where 0.25 means "manual exposure, manual iris"

     

    3、曝光参数具体对应于曝光时间

    OpenCV_exposure

    快门时间ms

    -1

    640

    -2

    320

    -3

    160

    -4

    80

    -5

    40

    -6

    20

    -7

    10

    -8

    5

    -9

    2.5

    -10

    1.25

    -11

    0.625

    -12

    0.3125

    -13

    0.15625

    -14

    0.078125

    说明:x为opencv中设置的曝光值OpenCV_exposure

               y为快门时间

    4、代码实现:

    void cameExposureTestAndExposureFusionTest(VideoCapture cap)
    {
    	int ix = 0;
    	int numImages = 4;
    	Mat frame;
    	vector<Mat> images;
    
    	//是否图像映射
    	bool needsAlignment = true;
    
    	//cap.set()
    	auto i = cap.get(CAP_PROP_EXPOSURE);
    	cout << "设置之前曝光为:" << i << endl;
    	cap.set(CAP_PROP_AUTO_EXPOSURE, 0.25);
    	while (waitKey(30) != 27)
    	{
    /*
    		int 循环调节 = -13;
    		while (1)
    		{
    			if (循环调节 == 0)
    			{
    				循环调节 = -13;
    				break;
    			}
    
    			//cout << "设置之后曝光为:" << cap.get(CAP_PROP_EXPOSURE);
    			cap.set(CAP_PROP_EXPOSURE, 循环调节);
    			//cout << "设置之后曝光为:" << cap.get(CAP_PROP_EXPOSURE)<<endl;
    			cap >> frame;
    			putText(frame, "Exposure:" + to_string(循环调节), Point(20, 30), 3, 1.0, Scalar(255, 0, 0));
    			imshow("调用摄像头", frame);
    			imwrite("E:\\Project_OpenCV_C++\\openCV_Test1\\openCV_Test3\\cameExposureTest\\" + to_string(循环调节) + ".jpg", frame);
    			waitKey(30);
    			images.push_back(frame);
    			循环调节= 循环调节+1;
    
    		}
    */
    		vector<float> times;
    		// 曝光时间列表
    		const float timesArray[] = { 1 / 30.0f,0.25,2.5,15.0 };
    		times.assign(timesArray, timesArray + numImages);
    
    		
    
    		// 曝光值列表
    		float OpenCV_exposure[] = {NULL };
    
            //这里将快门时间转换成OpenCV的曝光参数
    		for (ix = 0; ix < 4; ix++)
    		{
    			OpenCV_exposure[ix] = -(log(640 / (timesArray[ix]*1000) ) + 1);
    		}
    
    		for (ix=0; ix<4; ix++)
    		{
    			cap.set(CAP_PROP_EXPOSURE, OpenCV_exposure[ix]);
    			cap >> frame;
    			imshow("调用摄像头", frame);
    			imwrite("E:\\Project_OpenCV_C++\\openCV_Test1\\openCV_Test3\\cameExposureTest\\" + to_string(ix) + ".jpg", frame);
    			waitKey(30);
    			images.push_back(frame);
    		}
    
    		// Align input images
    		if (needsAlignment)
    		{
    			cout << "Aligning images ... " << endl;
    			Ptr<AlignMTB> alignMTB = createAlignMTB();
    			alignMTB->process(images, images);
    		}
    		else
    		{
    			cout << "Skipping alignment ... " << endl;
    		}
    
    		// 获取图像响应函数 (CRF)
    		Mat responseDebevec;
    		Ptr<CalibrateDebevec> calibrateDebevec = createCalibrateDebevec();
    		calibrateDebevec->process(images, responseDebevec, times);
    
    		
    
    		// Merge using Exposure Fusion 图像融合
    		cout << "Merging using Exposure Fusion ... " << endl;
    		Mat exposureFusion;
    		Ptr<MergeMertens> mergeMertens = createMergeMertens();
    		mergeMertens->process(images, exposureFusion);
    		imwrite("E:\\Project_OpenCV_C++\\openCV_Test1\\openCV_Test3\\cameExposureTestAndExposureFusionTest\\exposure-fusion.jpg", exposureFusion*255);
    
    		// 将图像合并为HDR线性图像
    		Mat hdrDebevec;
    		Ptr<MergeDebevec> mergeDebevec = createMergeDebevec();
    		mergeDebevec->process(images, hdrDebevec, times, responseDebevec);
    		// 保存图像
    		imwrite("E:\\Project_OpenCV_C++\\openCV_Test1\\openCV_Test3\\cameExposureTestAndExposureFusionTest\\hdrDebevec.hdr", hdrDebevec);
    
    		// 使用Drago色调映射算法获得24位彩色图像
    		Mat ldrDrago;
    		Ptr<TonemapDrago> tonemapDrago = createTonemapDrago(1.0, 0.7);
    		tonemapDrago->process(hdrDebevec, ldrDrago);
    		ldrDrago = 3 * ldrDrago;
    		imwrite("E:\\Project_OpenCV_C++\\openCV_Test1\\openCV_Test3\\cameExposureTestAndExposureFusionTest\\ldr-Drago.jpg", ldrDrago * 255);
    
    		// 使用Durand色调映射算法获得24位彩色图像
    /*
    		Mat ldrDurand;
    		Ptr<TonemapDurand> tonemapDurand = createTonemapDurand(1.5, 4, 1.0, 1, 1);
    		tonemapDurand->process(hdrDebevec, ldrDurand);
    		ldrDurand = 3 * ldrDurand;
    		imwrite("E:\\Project_OpenCV_C++\\openCV_Test1\\openCV_Test3\\cameExposureTestAndExposureFusionTest\\ldr-Durand.jpg", ldrDurand * 255);
    */
    
    		// 使用Reinhard色调映射算法获得24位彩色图像
    		Mat ldrReinhard;
    		Ptr<TonemapReinhard> tonemapReinhard = createTonemapReinhard(1.5, 0, 0, 0);
    		tonemapReinhard->process(hdrDebevec, ldrReinhard);
    		imwrite("E:\\Project_OpenCV_C++\\openCV_Test1\\openCV_Test3\\cameExposureTestAndExposureFusionTest\\ldr-Reinhard.jpg", ldrReinhard * 255);
    
    
    		// 使用Mantiuk色调映射算法获得24位彩色图像
    		Mat ldrMantiuk;
    		Ptr<TonemapMantiuk> tonemapMantiuk = createTonemapMantiuk(2.2, 0.85, 1.2);
    		tonemapMantiuk->process(hdrDebevec, ldrMantiuk);
    		ldrMantiuk = 3 * ldrMantiuk;
    		imwrite("ldr-Mantiuk.jpg", ldrMantiuk * 255);
    		imwrite("E:\\Project_OpenCV_C++\\openCV_Test1\\openCV_Test3\\cameExposureTestAndExposureFusionTest\\ldr-Mantiuk.jpg", ldrMantiuk * 255);
    
    		images.clear();
    	}
    
    	return;
    }

     

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  • camera摄像原理之四:曝光和GAMMA

    千次阅读 2017-07-10 10:36:28
    从最明亮到最黑暗,假设人眼能够看到一定的范围,那么胶片(或CCD 等电子感光器件)所能表现的远比人眼看到的范围小的多,而这个有限的范围就是感光宽容度。...调节各种曝光参数设定(自动手动),使得该均

      从最明亮到最黑暗,假设人眼能够看到一定的范围,那么胶片(或CCD 等电子感光器件)所能表现的远比人眼看到的范围小的多,而这个有限的范围就是感光宽容度。

          人眼的感光宽容度比胶片要高很多,而胶片的感光宽容度要比数码相机的ccd高出很多!对于sensor来说,又是如何来判断曝光是否正确呢?很标准的做法就是在YUV空间计算当前图像的Y值的均值。调节各种曝光参数设定(自动或手动),使得该均值落在一个目标值附近的时候,就认为得到了正确的曝光。

          在多数数码相机和拍照手机上都可以看到曝光级别设定的功能,如前所述,这种设定实际上是在自动曝光的基础上给用户提供一定的曝光控制能力,强制改变camera sensor的曝光判断标准,获得用户想要的效果。通常的做法就是改变Y值均值的预期值,使得sensor在自动曝光时以新的Y预期值为目标,自动调整Exptime 和AG。

          曝光的均值正确了,不代表整体图像的亮度分布就和人眼所看到的保持一致了。事实上,人眼对亮度的响应并不是一个线性的比例关系,而各种涉及到光电转换的设备的输入输出特性曲线一般也是非线性的,对于sensor来说,其响应倒是接近为线性关系,所以为了在各种设备上正确输出符合人眼对亮度的响应的图像,就需要进行校正。幂函数的指数的倒数就是通常所说的 gamma 值。

                                  

          Gamma校正的原意是针对CRT显示器的,由于CRT显示器是通过电子束撞击荧光屏产生亮光来实现图像的显示。但是由于电子束的能量与产生的亮光的大小不成正比,而需要通过Gamma校正来使两者对应起来。但在图像质量调整中Gamma校正失去的原来的意义。它能起到的作用很多,它几乎可以影响到图像质量调整的各个方面。在图像质量调整中,Gamma校正的一个重要作用是体现细节,增强对比度。由于人眼对于高亮度的差别感觉不明显,而对低亮度的细小差别感觉较为明显,因此,Gamma校正通过将低亮度部分的差距拉大,而造成低亮度部分的细节能够被人眼明显的感觉出来,而图像的细节部分基本上都是纯在于低亮度部分的。

          一般来说Gamma曲线是一条向上凸的指数曲线。横坐标表示输入数据,纵坐标表示输出数据。经过Gamma校正后,图像数据就会依据曲线上点的横坐标和纵坐标,把输入的图像数据校正成输出的图像数据。举例来说,假设曲线上有一个点的坐标是(100,120),那么输入图像数据中所有值为100的数据,在输出图像数据中都会变成120。一般的理解,认为Gamma校正能够提高亮度,其实这样理解并不完全对。也就是说Gamma校正并不能提高图像的整体亮度。它的作用就是将Sensor送过来的原始数据进行非线性调整为另外一组数据。因为在低值部分的Gamma曲线的斜率超过1,那么校正后的数据,在低值部分的差距会被拉大,而在高值部分的斜率小于1,那么高值部分的数据之间的差距会变小。这样的图像数据,处于低值的细节部分会被提升的更明显,而高值部分的由于人眼感觉本来就不会很明显,因此也不会造成图像细节的损失。

          通常对于Window 的输出显示系统,gamma值为2.2,而对于苹果的输出显示系统和打印系统来说,gamma值为1.8。由于指数运算需要消耗大量的CPU时间,所以实际的做法,往往是将gamma曲线用比如12段线段进行拟合。这样只需要保存13个点的数据,用线性变换或查表的方式进行gamma校正。要调整gamma校正实际上也就是调整这13个点的数值。

          对比度的调整在一定程度上说,其实也就是对gamma曲线的调整,增大对比度就是提Gamma 值。对于图像处理来说,也有在硬件 gamma 校正后,单独由软件再进行一次类的幂函数变换来调整对比度。

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