高速高动态范围视频：事件相机的革命性应用

🚀 项目介绍 🚀

"E2VID: 高速度、高动态范围视频与事件相机" 是一个创新的开源项目，由 Henri Rebecq 等人开发，并在 IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence（T-PAMI）和 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition（CVPR）上发表。它旨在利用事件相机的独特性质，生成高速、高动态范围的视频流。

🎥 示例视频：点击此处观看

📚 论文链接：T-PAMI 文章 | CVPR 文章

💡 项目目标： 此项目的目标是将现代计算机视觉技术应用于事件相机，以生成连贯且细节丰富的视频序列，即使在极高的帧率和广泛的光照条件下也能保持出色的表现。

🛠️ 安装指南 🛠️

项目依赖于 PyTorch（版本需大于 1.0）、NumPy、Pandas 和 OpenCV。通过 Anaconda 创建一个新的环境并安装所有依赖项：

conda create -n E2VID
conda activate E2VID
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch
conda install pandas
conda install -c conda-forge opencv

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运行项目

下载预训练模型和示例数据集后，只需运行提供的 run_reconstruction.py 脚本即可启动重建过程。

💖 特点 💖

1. 自适应窗口大小：基于传感器尺寸和像素事件数量自动计算最佳窗口大小。
2. 固定持续时间选项：可设置固定的输出帧率以适应不同场景需求。
3. 线性色调映射：通过调整 --Imin 和 --Imax 参数，实现动态范围的控制。
4. 颜色重建：对于支持的颜色事件相机（如 Color DAVIS346），可以进行色彩恢复。
5. 实时显示：使用 OpenCV 显示重建结果，同时可选择显示原始事件信息。

🎯 应用场景 🎯

• 高速运动捕捉：如枪射击等高速事件的记录。
• 高动态范围摄影：极端光照条件下的图像记录。
• 自动驾驶：事件相机对快速变化的环境有出色的响应，适用于道路监测和障碍物检测。
• 机器人感知：实时重构的视频流能帮助机器人更好地理解其周围环境。

在这个项目中，你可以发现事件相机技术的巨大潜力，并将其应用于各种创新场景。立即尝试 "E2VID" 并体验高速、高动态范围视频的魅力吧！

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引用该项目时，请记得使用以下 BibTeX 引用：

@Article{Rebecq19pami,
  ...
}

@Article{Rebecq19cvpr,
  ...
}

祝你探索愉快！