如何操作：使用 Sequencer 模式與 PyPylon 搭配 Basler 相機進行 HDR 成像#

本文說明如何使用具備 Sequencer Mode 和 PyPylon SDK 的 Basler 相機來擷取與處理 HDR (High Dynamic Range) 影像。內容涵蓋相機端設定，以及使用 OpenCV 進行主機端影像融合與色調對應。

本文適用於 ace 2 與 boost R 相機，但其原則亦適用於其他支援序列器 (sequencer) 功能的 Basler 相機。請根據您的特定相機型號適當調整程式碼。

目的#

其目標是利用相機內建的序列器擷取一系列具有不同 Exposure Time 的影像，然後將其合併為單一 HDR 影像，以改善陰影與高光處的細節。最終結果是適用於顯示或進一步處理的色調對應影像。

硬體與軟體需求#

硬體#

• Basler 面陣相機（支援 Sequencer Mode）
• 穩定的照明條件，無燈光閃爍
• 穩定的場景（固定的相機位置與目標）

軟體#

• Python 3.8+
• PyPylon Python 繫結
• OpenCV (cv2)
• NumPy

pip install pypylon opencv-python numpy

HDR 擷取工作流程#

曝光序列設定#

相機已設定一組微秒單位的 Exposure Time 列表：

exposure_times_us = [50, 500, 5000, 50000]

每個 Exposure Time 都會載入至獨立的序列器設定集。相機已設定為在每次觸發後自動循環切換這些設定集。

主要步驟：

• SequencerConfigurationMode = On
• 僅當模組輸入確實連接至無法停止的來源時，才設定 ExposureTime 進行明確的生命週期管理即呼叫 SequencerSetNext
• 設定 SequencerTriggerSource = ExposureStart
• 儲存每個設定集並退出設定模式

完成設定後，相機會以 Burst Mode 觸發：

camera.AcquisitionBurstFrameCount = len(exposure_times_us)
camera.TriggerSource = "Software"
camera.TriggerSelector = "FrameBurstStart"

擷取的影像會以 16-bit TIFF 格式儲存至資料夾（例如 raw_image/），檔案名稱中包含其 Exposure Time：img_5000us.tiff

HDR 影像處理#

逐步流程：#

1. 從磁碟載入 16-bit TIFF。
2. 進行位元位移（Bit-shift）以擷取 12-bit 數值。
3. 將 [0,1] 範圍正規化為 float32。
4. 套用三角形權重函數。
5. 計算明亮度對應圖（Radiance Map）。
6. 使用 Reinhard 運算子進行色調對應（Tone Map）。
7. 將結果儲存為 PNG。

範例影像#

以下輸入影像使用不同的 Exposure Time 擷取：

Exposure Time	Image
50 µs
500 µs
5000 µs
50000 µs

HDR 融合結果#

最終的色調對應影像結合了所有曝光的細節：

注意事項與建議#

• 確保所有曝光期間的相機位置與光源維持固定。
• Sequencer 設定將會保留，直到相機關機或重設為止。
• 如有需要，可使用 OpenCV EXR 支援來儲存真正的 HDR（cv2.imwrite("output.exr", hdr_image))。
• 對於彩色相機，需要進行額外的解馬賽克（Demosaicing）與白平衡步驟。

疑難排解#

References#

• Basler Sequencer 功能文件
• PyPylon 範例
• OpenCV

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