Trabalho de Computação Gráfica e Multimídia acerca da técnica Exposure Fusion
O código foi desenvolvido em Python e utilizamos o Jupyter Notebook para execução. Ele tem como objetivo criar uma imagem final melhorada a partir de uma sequência de imagens capturadas com tempos de exposição diferentes, através da técnica exposure fusion.
Caso queira testar em sua máquina, siga os seguintes passos:
- Clone este repositório;
- Através do Jupyter Notebook, abra o arquivo exposure_fusion_run.ipynb;
- Certifique-se de que as bibliotecas utilizadas estejam instaladas em seu computador; caso não estejam, faça as instalações;
$ pip install os-sys
$ pip install opencv-python
$ pip install numpy
$ pip install matplotlib- A única modificação necessária a ser feita é na linha destacada abaixo, na qual você deverá preencher com o caminho, em seu computador, até a pasta com as imagens que deseja realizar a fusão;
path = r"C:\Users\emanu\Desktop\Projects\exposure-fusion\room"- Outra possível modificação, mas não necessária, está compreendidada nesta próxima linha, onde você pode alterar o nome da imagem final a ser salva para que não sobrescreva as anteriores;
cv2.imwrite('img_MultiresolutionFusion2.png', final_imageD.astype('uint8'))- Feito os passos anteriores, basta rodar a aplicação. As imagens resultantes ficarão salvas na pasta results.
As imagens abaixo mostram os resultados obtidos ao utilizar o algoritmo proposto:
