Thresholding для создания маски из более белых областей, а затем для рисования будет работать в большинстве случаев на этом изображении.
img = cv2.imread('ultrasound.png')
mask = cv2.threshold(img, 210, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1][:,:,0]
dst = cv2.inpaint(img, mask, 7, cv2.INPAINT_NS)
Вот маска:
Вот изображение с надписью:
Обратите внимание, что маска для определения порога не является точной и включает более светлые области, где нетбуквы.Но, что более важно, особенно важна проблема, если маска не включает области, которые необходимо удалить, например темные тени крестов в середине.Вот увеличение этой области.
Маска только из белой области и не покрывает темные области.Для таких проблем, когда порогового значения будет недостаточно, маску можно настроить вручную.Здесь я беру оригинальные кресты в маске и смещаю их, чтобы также покрыть тени, и рисование намного лучше.(Точно так же, если необходимо, области, которые не должны быть включены в маску, могут быть удалены вручную)
crosses = mask[235:267,290:320] | mask[233:265,288:318]
mask[235:267,290:318] = crosses
dst = cv2.inpaint(img, mask, 7, cv2.INPAINT_NS)
