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#ifndef __OPENCV_HDR_H__
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#define __OPENCV_HDR_H__
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#include<opencv2/opencv.hpp>
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#include<iostream>
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#include<vector>
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#include<fstream>
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#include<stdlib.h>
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using namespace std;
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using namespace cv;
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void Debevec(vector<Mat>exposureImages, vector<float>exposureTimes, Mat& output);
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void Robertson(vector<Mat>exposureImages, vector<float>exposureTimes, Mat& output);
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void Mertens(vector<Mat>exposureImages, Mat& output);
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//使用对比度、饱和度和曝光度好坏来对像素加权，而不是使用拉普拉斯金字塔来对图像进行加权。得到的图像权重被构造为对比度、饱和度和曝光度良好度量的加权平均值。
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//生成的图像不需要进行色调映射，并且可以通过乘以255转换为8位图像，但是建议应用伽马校正或线性色调映射。
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//不需要对应曝光时间, 可以在不需要HDR图像时使用，可直接得到低动态范围图像
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void Mertens(vector<Mat>exposureImages)
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{
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auto merge_mertens = createMergeMertens();
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Mat fusion;
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merge_mertens->process(exposureImages, fusion);
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//进行伽马矫正，需根据实际图像调节参数，2.2f可满足大多数显示情况
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/*auto tonemap = createTonemap(2.2f);
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tonemap->process(fusion, fusion);*/
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fusion = fusion * 255;
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fusion.convertTo(fusion, CV_8UC3);
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imshow("Mertens", fusion);
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imwrite("D:\\opencv_c++\\Learning-OpenCV\\高动态（HDR）图像\\Mertens.png", fusion);
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}
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//使用Debevec方法进行HDR合成，将多张曝光时间不同的照片及其对应的曝光值进行加权平均，得到float32类型的高动态范围HDR图像
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//需要传入曝光图像序列和对应的曝光时间
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void Debevec(vector<Mat>exposureImages, vector<float>exposureTimes)
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{
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//auto Debevec_response = createCalibrateDebevec();
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//Mat response;
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//Debevec_response->process(exposureImages, response, exposureTimes);
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auto merge_Debevec = createMergeDebevec();
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Mat hdr;
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merge_Debevec->process(exposureImages, hdr, exposureTimes);
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//由于是在普通的LDR显示器上进行显示，因此我们必须将HDR图像映射到保留大多数细节的8位范围的低动态范围LDR图像。
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//这是进行色调映射的主要目标，伽玛校正值设置为2.2f适用于大多数情况
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Mat ldr;
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auto tonemap = createTonemap(2.2f);
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tonemap->process(hdr, ldr);
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//HDR图像进行色调映射后得到的LDR图像取值范围在 [ 0 , 1 ] ，所以乘255将范围拉伸到 [ 0 , 255 ]
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ldr = ldr * 255;
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//将float32类型转化为uchar8类型
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ldr.convertTo(ldr, CV_8UC3);
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imshow("Debevec_HDR", hdr);
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imshow("Debevec_LDR", ldr);
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imwrite("D:\\opencv_c++\\Learning-OpenCV\\高动态（HDR）图像\\Debevec_LDR.png", ldr);
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}
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//使用Robertson方法进行HDR图像合成，将多张曝光时间不同的照片及其对应的曝光值进行加权平均，得到float32类型的高动态范围HDR图像
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//需要传入曝光图像序列和对应的曝光时间
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void Robertson(vector<Mat>exposureImages, vector<float>exposureTimes)
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{
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//auto Robertson_response = createCalibrateRobertson();
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//Mat response;
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//Robertson_response->process(exposureImages, response, exposureTimes);
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auto merge_Robertson = createMergeRobertson();
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Mat hdr;
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merge_Robertson->process(exposureImages, hdr, exposureTimes);
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//由于是在普通的LDR显示器上进行显示，因此我们必须将HDR图像映射到保留大多数细节的8位范围的低动态范围LDR图像。
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//这是进行色调映射的主要目标，伽玛校正值设置为2.2f适用于大多数情况
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Mat ldr;
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auto tonemap = createTonemap(2.2f);
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tonemap->process(hdr, ldr);
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//HDR图像进行色调映射后得到的LDR图像取值范围在 [ 0 , 1 ] ，所以乘255将范围拉伸到 [ 0 , 255 ]
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ldr = ldr * 255;
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ldr.convertTo(ldr, CV_8UC3);
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imshow("Robertson_HDR", hdr);
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imshow("Robertson_LDR", ldr);
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imwrite("D:\\opencv_c++\\Learning-OpenCV\\高动态（HDR）图像\\Robertson_LDR.png", ldr);
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}
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#endif /* __OPENCV_HDR_H__ */
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