問題タブ [dng]

任意のピクセル配列から TIFF/EP Profile 2 raw (.dng) 画像を生成しようとしています。このピクセル配列はベイヤー パターン (CFA) を表します。

TIFF/EP ファイルの仕様を調べ、libtiff を使用して、完全な .dng ファイルを生成するために必要と思われるすべてのタグを含めました。しかし、作成したファイルを dcraw で変換できません (dcraw はファイルをデコードできないと表示します)。

1 つの問題は、TIFF/EP 仕様で必須として宣言されているが、libtiff で実装されていないように見える 2 つのタグによって引き起こされる可能性があります: SensingMethod および TIFF/EPStandardID タグです。本当にそれらを含める必要がありますか (これらのタグを無視するサンプル コードを見たことがありますが、それでも適切に動作すると報告されています)。さらに、SubIFD タグを設定すると、「Assertion failed: *p​​a<=0xFFFFFFFFUL, file tif_dirwrite.c, line 1869」というエラー メッセージが表示されます。

全体として、私の問題はこれら 3 つのタグだけが原因ではないと思います。根本的な問題があると思います。たぶん、あなたの誰かが私のコードを見て、いくつかの手がかりを与えることができますか? libtiff のドキュメントはかなり貧弱であると言わざるを得ないため、私のコードは、そこにある非常に数少ないサンプル コードの 1 つであるelphel_dng.cに触発されています。

どうもありがとうございました！ファビアン

PS。生成したファイルをDropboxにアップロードしました

C++

.dngRAW ( ) 画像を撮影して編集し、編集した.dngファイルをカメラロールに保存できる iOS 10 アプリを構築したいと考えています。Apple の 2016 年の「AVCamManual」および「RawExposeCIFilter 」サンプル アプリのコードを組み合わせることで、RAW 画像と編集内容を含むところまで到達しました。

CIImageただし、結果をファイルとしてカメラロールに保存する方法がわかりません.dng。これは可能ですか？

DNG RAW画像ファイルからサムネイル画像を取得してAndroidで表示しようとしています。必要なすべてのタグを正常に読み取り、値を取得して画像を形成しました。しかし、私は以前に画像を扱ったことがないので、ビットマップの作成で問題に直面しています。生の画像タグを読み取ることで、次の値を取得しました。

画像の幅 = 320

画像の高さ = 216

圧縮 = 1 (1 = 非圧縮)

ピクセルあたりのサンプル = 3

サンプルごとのビット = 8

画像開始オフセット = 7044

色の解釈 = 2 (2=ARGB_8888)

画像データを取得するには、私のコードは次のとおりです。

上記のコードから、圧縮されていない画像データのバイト配列を取得しています。しかし、ビットマップをヌルとして取得して、ビットマップに変換しています。

では、どうすればビットマップを適切に作成できますか? 助けてくれてありがとう。

科学的イメージングのために、Nexus6P から 5 つの dng 画像のバーストをキャプチャしました。画像のピクセル強度が測定値にマッピングされます。さらに処理するために、5 つの dng 画像が平均化されてノイズが低減され、png に変換されます。これを達成するために以下のコードを使用しています

最終的なキャリブレーションに影響を与えるため、変換中にピクセル強度値を変更して、dng 画像で何らかの処理が行われているかどうかを知りたいです。

バージョン: ImageMagick 7.0.3-4、Windows 10

Python で生の DNG 画像を処理しようとrawpyすると、奇妙な結果で終了します。

結果は 8 ビット値の RGB 画像配列で、私のカメラは 14 ビットの raw 画像を生成します。

rgb配列を視覚化すると、期待される結果が得られます。

いくつかのグーグル検索から、同じファイルをインポートできますが、出力は16ビットであることがわかりました。

後処理関数で次のパラメーターを使用しました。

現在、rgb配列には 16 ビット値が含まれていますが、視覚化すると次のようになります。

最初の結果に似ているが、16 ビット値を処理する視覚化を取得する方法を誰か教えてもらえますか?

最初は、カメラが 16 ビットではなく 14 ビット イメージを生成しているという事実に関連していると思っていましたが、パラメーターoutput_bpsを 14 に変更すると、さらに悪い視覚化結果が得られます。

前もって感謝します！

要望があれば、ここに PENTAX K-5 の生の画像を追加しますが、サイズは 18MB で、フォーラムには 2MB の制限があります (ファイルを渡す別の方法があるかもしれません)。

この質問は、以前のdng-raw-pictures-imported-as-16-bit-deep-but-unexpected-plt-show-resultのフォローアップであり、その後検索を続けました。

応答が得られたため、16 ビットで視覚化されましたが、チャネルごとにうまく機能します。一連の 50 BIAS フレームを取得することにしました。ISO 100、露出時間 1/8000 秒 (最低 ISO での最短露出) で完全な暗闇で撮影した写真です。バイアス フレームは、光が入っていないときにセンサーが認識するものを示し、センサーの背後にある ADC はすべてのピクセルに「0」の値を与える必要があります。常にそうであるとは限らず、この値がどの程度変化するかを分析したいと思います。大きな変動や大きなエラー値は期待していません。

前の質問で説明した方法で、50 フレームを 1 つずつ読み取り、ランダムなピクセル (ランダムですが常に同じもの) の R、G、B 値を調べます。位置が [1500, 1500]。

シーケンスを実行しながら、ピクセル値を行と列の平均と比較します。平均値の他に、行と列の標準偏差も計算します。

これは私が見つけたものです：

個人的には、これらの変動は非常に大きいと感じており、14 ビット深度の ADC でこれが起こるとは予想していませんでした。おそらく、データの見方に何か問題があり、躊躇していますが、カラーマッピング、デモザイクなどの何かと再び関係があるのではないかと心配しています.

クロスチェックするために、ピクセル [1500,1500] の Python スクリプトから取得した値が再現できることを確認したかったのです。そのため、ImageJ をインストールするか、最後のバージョンの Fiji を呼び出しました。DCRAWreader プラグインを使用すると、同じ 16 ビット フレームを読み取り、Pixel Inspect ツールを使用して、位置 [1500,1500] の有名なピクセルの値を調べることができました。

ImageJ の値は、私が Python で取得した値と一致しません。

私の問題は次のとおりです:「Python でアップロードされた画像のピクセルの背後にある RGB 数値をどのように解釈すればよいでしょうか?ピクセルのセンサー ウェルで生成され、ADC によってデジタル値に変換される電子の数にどのように関係するのでしょうか? "

私は現在、HDR 設定をカスタマイズできるようにするために Camera2 を使用する必要がある HDR アプリケーションに取り組んでいます。

Raw DNG 画像から特定のデータを取得するためのカスタマイズされたアルゴリズムを開発しました。それを Android に実装したいと考えています。

残念ながら、私は Java/Android の専門家ではないので、独学でコーディングを学びました。他の形式を使用して、通常はビットマップを使用してピクセル データを取得してきました。（これは既存の方法に関しては比較的簡単な作業でした）

DNG ファイルに関しては、ピクセル データを取得する方法を示すドキュメントは見つかりませんでした。画像をバッファリングすることを考えましたが、DNG ファイル形式にはピクセル以外の多くの情報が含まれており、バッファストリームを使用した抽出戦略を見つけることができません。（配列内にピクセルを格納したいだけです）

誰にもアイデアがありますか？いくつかのヒントをいただければ幸いです。

よろしくお願いします