Сегментируйте текст от плохо освещенных изображений, используя python

Question

У меня есть три типа изображений, и я хочу сегментировать текст из них.Так что я получаю чистый бинаризованный IMG, как на первом изображении ниже.Ниже представлены три типа изображений:

Я пробовал разные методы, но всегда есть случаи, когда не получается.Сначала я попытался портировать IMG с использованием алгоритма otsu, но он дал плохие результаты на изображениях ниже

Я попробовал Guassian, bilateral и обычное ядро ​​размытия, но не улучшил результаты слишком сильно

Любой может оказать помощь!

Код как лучший, который я получил от

import cv2

gray = cv2.imread("/home/shrouk/Pictures/f2.png", 0)
thresholded = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)[1]
cv2.imshow("img", thresholded)

Это конечный результат, который мне нужен

Это первый тип изображений, которые терпят неудачу.Сбой из-за того, что уровень серого цвета текста в правом изображении светлее

Результат отсу на нем уже здесь, мне просто нужен способдля улучшения слов в третьей строке справа:

Второй тип, который выходит из строя из-за более темного фона

результат отсу не очень хороший, так как слова слева выглядят как расширенные слова

Этотип, который правильно пороговое значение отсу, так как нет шума

Answer 1

Попробуйте использовать cv2.adaptiveThreshold()

import cv2

image = cv2.imread("2.png", 0)
adaptive = cv2.adaptiveThreshold(image,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY,11,5)
cv2.imshow("adaptive", adaptive)
cv2.waitKey()