python – 增加图像亮度而不会溢出

发布时间：2020-12-16 23:33:10 所属栏目：Python 来源：网络整理

导读：尝试提高图像亮度时遇到问题. 这是原始图像：我想要的图像是这样的：现在使用以下代码增加亮度： 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:

尝试提高图像亮度时遇到问题.

这是原始图像：

我想要的图像是这样的：

现在使用以下代码增加亮度：

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

而且,我得到了以下图像：

所以,似乎某些点的亮度溢出.

我试图将阈值从200更改为其他数字,例如125,100,140等
但是,图像亮度几乎保持相同的暗或溢出.

ENV：

Python：2.7.10

Opencv：3.2.0

对此有任何建议表示赞赏.

谢谢.

解决方法

这是我用一种清理特定图像的简单算法的镜头.随意玩它并进一步调整以获得所需的结果.

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.

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

步骤1

扩大图像,以摆脱文本.
此步骤有助于保留条形码.

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

第2步

中位数使用适当大小的内核模糊结果以进一步抑制任何文本.

这应该会给我们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3步

计算我们刚刚获得的原始和背景之间的差异.相同的位将是黑色(接近0差异),文本将是白色(大差异).

由于我们想要白色的黑色,我们反转结果.

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

第4步

标准化图像,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,我们仍然有一些灰色的纸张.我们可以将其截断,并重新标准化图像.

_,thr_img = cv2.threshold(norm_img,230,cv2.THRESH_TRUNC)
cv2.normalize(thr_img,thr_img,dtype=cv2.CV_8UC1)

完成…

好吧,至少对我来说;)你可能想要裁剪它,并做任何你想要的后处理.

注意：获得差异图像后,可能需要切换到更高的精度(16位整数或浮点数),以便最大限度地减少重复标准化中累积的舍入误差.

（编辑：李大同）

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