2024-09-29 03:24:00 发布
网友
我想在使用OpenCV进行图像二值化之前移除阴影。我尝试了Otsu法和自适应阈值法,但是对于阴影区域较大的图像,这两种方法都不能给出很好的效果。
有更好的解决方案吗?提前谢谢。
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因为您没有指定任何语言,所以我假设使用Python来演示。
一个不错的起点可能是采用我在this answer中展示的方法,并将其扩展为使用多个通道。
有点像
import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('shadows.png', -1) rgb_planes = cv2.split(img) result_planes = [] result_norm_planes = [] for plane in rgb_planes: dilated_img = cv2.dilate(plane, np.ones((7,7), np.uint8)) bg_img = cv2.medianBlur(dilated_img, 21) diff_img = 255 - cv2.absdiff(plane, bg_img) norm_img = cv2.normalize(diff_img,None, alpha=0, beta=255, norm_type=cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.CV_8UC1) result_planes.append(diff_img) result_norm_planes.append(norm_img) result = cv2.merge(result_planes) result_norm = cv2.merge(result_norm_planes) cv2.imwrite('shadows_out.png', result) cv2.imwrite('shadows_out_norm.png', result_norm)
非规范化结果如下:
以及标准化结果:
因为您没有指定任何语言,所以我假设使用Python来演示。
一个不错的起点可能是采用我在this answer中展示的方法,并将其扩展为使用多个通道。
有点像
非规范化结果如下:
以及标准化结果:
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