python - 提高图像亮度不溢出

Question

我在尝试增加图像亮度时遇到问题。

这是原始图像:

我想要得到的图像是这样的:

现在用下面的代码增加亮度:

    image = cv2.imread("/home/wni/vbshare/tmp/a4_index2.png",0)

    if sum(image[0])/len(image[0])<200:
        new = np.where((255-image)<image,255,image*2)
    else:
        new = image
    return new

然后，我得到了下图:

所以，似乎有些点的亮度溢出了。

我尝试将阈值从 200 更改为其他数字，例如125、100、140 等然而，图像亮度要么保持几乎相同的黑暗，要么溢出。

环境:

python :2.7.10

Opencv: 3.2.0

对此有任何建议。

谢谢。

Answer 1

这是我用一个简单的算法来清理特定图像的镜头。随意使用它并进一步调整它以获得所需的结果。

注意:显示的代码应该适用于 OpenCV 的 2.4.x 和 3.x 分支。

第0步

将输入图像加载为灰度图像。

img = cv2.imread('paper.jpg',0)

第一步

放大图片，去掉文字。此步骤在某种程度上有助于保留条形码。

dilated_img = cv2.dilate(img, np.ones((7,7), np.uint8)) 

第二步

中值使用适当大小的内核模糊结果以进一步抑制任何文本。

这应该会为我们提供一个相当不错的背景图像，其中包含所有阴影和/或变色。

bg_img = cv2.medianBlur(dilated_img, 21)

第三步

计算我们刚刚得到的原图和背景的差值。相同的位将是黑色的(差异接近于 0)，文本将是白色的(差异较大)。

因为我们想要白底黑字，所以我们反转结果。

diff_img = 255 - cv2.absdiff(img, bg_img)

第四步

规范化图像，以便我们使用完整的动态范围。

norm_img = diff_img.copy() # Needed for 3.x compatibility
cv2.normalize(diff_img, norm_img, alpha=0, beta=255, norm_type=cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.CV_8UC1)

第 5 步

在这一点上，我们的纸张仍然有些灰暗。我们可以将其截断，然后重新规范化图像。

_, thr_img = cv2.threshold(norm_img, 230, 0, cv2.THRESH_TRUNC)
cv2.normalize(thr_img, thr_img, alpha=0, beta=255, norm_type=cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.CV_8UC1)

完成...

好吧，至少对我而言 ;) 您可能想要裁剪它，并进行您想要的任何其他后期处理。

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注意:在获得差异图像后，可能值得切换到更高的精度(16 位以上的 int 或 float)，以最大程度地减少重复归一化中累积的舍入误差。