如何使用opencv均衡图像的对比度和亮度?

问题描述 投票:11回答:5

我有一张我扫描过的图像,但白纸在屏幕上不是白色的。有没有办法平衡合同/亮度,使背景更白?

更新

我尝试过EmguCv中建议的Image._EqualizeHist函数:

string file = @"IMG_20120512_055533.jpg";
Image<Bgr, byte> originalColour = new Image<Bgr, byte>(file);

Image<Bgr, byte> improved = originalColour.Clone();
improved._EqualizeHist();

但是得到更糟糕的结果(当第一次灰度缩放时):

我错过了其他参数吗?

c# opencv image-manipulation emgucv
5个回答
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我在这里讨论了一些技巧:How can I adjust contrast in OpenCV in C?

请检查一下。下面是我在你的图像上尝试最后两种方法时得到的结果

1)阈值:

阈值处理给出二进制图像。如果那是你想要的,你可以申请threshold function

2)如果需要灰度图像:

附加:

Morphological closing在你的情况下也很好

img = cv2.imread('home.jpg',0)
kernel1 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE,(5,5))
close = cv2.morphologyEx(gray,cv2.MORPH_CLOSE,kernel1)
div = np.float32(gray)/(close)
res = np.uint8(cv2.normalize(div,div,0,255,cv2.NORM_MINMAX))

(Python API中的代码)

结果如下:


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我建议使用AdaptiveThreshold。它的工作原理是对图像中的每个像素进行局部邻域阈值处理(当存在渐变背景时,这确实是一个大问题,比图像中的强一点)。 blockSize参数是邻域的大小,处理后的像素值必须大于平均邻域值减去param1

以下是如何在python中完成它(它应该很容易转换为c):

import cv
im = cv.LoadImage("9jU1Um.jpg", cv.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE)
cv.AdaptiveThreshold(im, im, 255, cv.CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, 
                                  cv.CV_THRESH_BINARY, blockSize=31, param1=15)
cv.ShowImage('image', im)
cv.WaitKey(0)

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它被称为equalizeHist。我不知道它在emgu中的名字,但结果应该是你需要的 - 更明亮的背景和更暗的文本。

编辑

要仅提取边缘(与图像增强技术非常不同),您只需应用Canny即可。选择两个阈值为20和60,作为开始,然后增加(或减少它们),保持它们之间的比例为3:1,直到你有一个好看的边缘图像。


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要更改亮度和对比度,可以将像素值相乘,然后为它们添加一些常量。 (关于Changing the contrast and brightness of an image的更多信息,在OpenCV文档中。)

使用python和numpy:

import cv2 as cv
import numpy as np

img = cv.imread('b.jpg',0) # loads in grayscale

alpha = 1
beta = 0
res = cv.multiply(img, alpha)
res = cv.add(res, beta)

你也可以使用:

res = cv.convertScaleAbs(img, alpha = alpha, beta = beta)

在图像中,您可以检查直方图中最大值大约为170(实际上,如果您使用img.max(),则为172)。因此,您可以将图像乘以255/172 = 1.48以增加亮度。

请参阅以下结果:

enter image description here

直方图分别为:

enter image description here


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无论哪种方式,您还可以检查每个像素。如果小于定义值,则将其设置为0;如果超过定义值,则将其设置为255。

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