发 帖  
原厂入驻New

【大联大友尚安森美半导体感光芯片USB双目摄像头模组试用体验】亮度补偿实验

2020-9-23 13:55:36  67
分享
发帖人:tobot
在之前的实验中,我们注意到这个HDR摄像头可以在微光环境下通过降低画质来实现亮度补偿,本文对其进行量化测试
基本思路是通过截取不同外部光线下若干照片,进行量化分析。
实验器材:
1、大联大友尚 ON 感光晶片USB双目摄像头
2、树莓派4B(用于操作摄像头)
3、各种光强光源(例如15w白炽灯、30w白炽灯、100w白炽灯、3w节能灯、15w节能灯)
4、光强计(已购,未到货)
实验步骤:
1、在树莓派上写入代码,每秒截取一张照片,连续拍摄20张
2、选取特定目标物,将摄像头对准目标物,摄像头与树莓派连接
3、设置光源,记录环境
4、在树莓派上执行代码
5、将图片导入电脑进行分析
实验数据:

选择几张比较有代表性的照片
1.jpg

15w白炽灯效果
2.jpg

30w白炽灯效果
3.jpg
100w白炽灯效果
亮度数据:
1、由于截取环境一致,所以图片大小均相同(320*240)
2、采用经验公式加权rgb平方计算平方根作为亮度值
核心代码如下:
def brightness(dir,name):
   im = Image.open(dir+name)
stat = ImageStat.Stat(im)
   r,g,b = stat.rms
print(math.sqrt(0.241*(r**2)+ 0.691*(g**2) + 0.068*(b**2)))
3、使用拉普拉斯算子或者索贝尔算子计算清晰度
核心代码如下:
def lapulase(img):
   res = cv2.Laplacian(img, cv2.CV_64F)
   score = res.var()
return score
def sobel(img):
   sobelx = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,0,ksize=3)
   sobely = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,0,1,ksize=3)
sobel =cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,1,ksize=3)
score=sobel.var()
    return score
计算结果

上面三幅图的计算结果分别为:

  
图号
  
  
光源功率
  
  
亮度
  
  
拉普拉斯算子
  
  
索贝尔算子
  
  
1
  
  
15W
  
  
148.8882925252376
  
  
32.57221778155668
  
  
12.67680988210042
  
  
2
  
  
30W
  
  
178.65764598337321
  
  
42.45515608354733
  
  
13.446325050335165
  
  
3
  
  
100W
  
  
209.07563634127823
  
  
31.473637133487664
  
  
9.312334124228398
  
可以看到亮度是逐渐增加,但图像质量并没有随之增加,而是在特定光线环境下效果更好。
注1:因为照度计还未到货,暂不能量化光照值,另外,图片本身也有所差异,不能完全作为测试结论,后续准备获得更多素材后再完善。
注2:因为摄像头送修的原因,不同色温下摄像头的实验延后(已备16777216色光源)。

0
2020-9-23 13:55:36   评论 分享淘帖

只有小组成员才能发言,加入小组>>

91个成员聚集在这个小组

加入小组

创建小组步骤

关闭

站长推荐 上一条 /7 下一条

快速回复 返回顶部 返回列表