nanohdrviewer：一个简单的HDR图像查看器 介绍 nanohdrviewer是一个简单的 HDR 图像查看器，适用于 Radiance HDR 和 OpenEXR 格式（*.hdr、*.exr）。 特征 简单性（一个文件的python应用程序） 绘制和删除支持 自动重新加载（用于预览渲染等） 依赖 Python 3.x 麻木的 smc.freeimage PyQt5

高能HDRI 贴图 可以让你很松的实现各种环境下的真实模拟

用于视频编解码测试的HDR视频素材，可以用于转码调试

通过提出基于梯度上升优化处理的自适应分块算法与基于图像序列梯度域运动检测与去除相结合的方法，自适应调整分块大小及动态区域块的融合权值，最终达到混淆去除的目的。同时，利用Gaussian中心函数窗口滤波，去除在分块融合过程中引入的块边缘不连续性痕迹。实验结果表明，该方法能快速有效地增强多曝光图像融合生成HDRI并去除混淆问题。

matlab对比实验代码HDR影像专案 团体 费利佩·古铁雷斯 艾萨克·宋 运行程序 要运行该程序，请首先创建一个包含所有图像的子目录以及一个对应的名为“ list.txt”的文本文件，其中包含以空格分隔的图像文件名和对应的快门速度列表（以浮点格式）。 每行应包含一个单独的图像。 例如，如果子目录包含两张快门速度分别为1秒和0.5秒的照片，则文本文件应包含： image1.jpg 1 image2.jpg 0.5 创建子目录和相应的list.txt文件之后，将project1.m中的目录变量更改为指向该子目录。 例如，如果您创建了一个名为“ images”的文件夹，请将代码行更改为以下内容： #!matlab directory = './images/'; 结束符“ /”对于程序正常运行至关重要。 更改此行代码后，按运行。 算法 对于我们的HDR管道，我们使用了第10章中介绍的算法。 步骤1：估算辐射响应函数 创建HDR图像的第一步是使用以不同曝光拍摄的多张照片估算相机的响应功能。 估计辐射响应函数的基本思想是针对每个曝光tj将每个像素Ei的辐照度值与测得的像素值zij作图。 但是，

基于单图像的HDR图像生成和相机响应函数估计

直方图 HdrHistogram：高动态范围（HDR）直方图 该存储库当前包含HdrHistogram的Java实现。 可以在其他存储库中找到C，C＃/。NET，Python，Javascript，Rust，Erlang和Go端口。 所有这些都具有共同的概念和数据表示功能。 查看下的存储库，以获取各种实现和有用的工具。 注意：以下是直方图JavaDoc的摘录。 尽管许多内容通常也适用于其他语言实现，但是某些细节可能会因实现而有所不同（例如，迭代和同步），因此，您应查阅打算使用的特定API库的文档或标头信息。 HdrHistogram支持记录和分析可配置整数值范围内的采样数据值计数，并且该范围内的可配置值精度。 值精度表示为值记录中的有效位数，并提供对整个值范围内的值量化行为的控制，以及对任何给定级别的后续值分辨率的控制。 例如，直方图可以配置为跟踪在0到3,600,000,000之

Lightmap HDR Light Studio 用户手册

HDR成像 要求 python3（或更高版本） opencv 3.0（或更高版本） 您将需要使用pip3安装一些软件包： 麻木 matplotlib 用法 $ python HDR-playground.py < input img dir > # for example $ python ./HDR-playground.py taipei taipei.hdr 我还提供了一个jupyter版本（ HDR-playground.ipynb ），其功能与HDR-playground.py相同。 jupyter非常适合开发python程序！ 输入格式 输入目录应具有： 一些.png图像 image_list.txt文件应包含： 文件名 接触 1 /快门速度 这是image_list.txt的示例： # Filename expos

一款HDR文件查看器，直接打开即可查询方便快捷。