Как автоматически настроить контраст и яркость отсканированного изображения с помощью opencv python

Question

Я хочу автоматически настроить яркость и контраст цветного изображения, снятого с телефона при различных условиях освещения. Пожалуйста, помогите мне, я новичок в OpenCV.

Источник: Входное изображение

Результат: результат

Что я ищу for - это скорее локализованное преобразование. По сути, я хочу, чтобы тень стала как можно более светлой, если это возможно, полностью исчезла и чтобы более темные пиксели изображения стали темнее, более контрастными, а светлые пиксели - более белыми, но не до такой степени, чтобы они были переэкспонированы или что-то в этом роде. вот так.

Я пробовал CLAHE, Histogram Equalization, Binary Thresholding, Adaptive Thresholding, и т. д. c Но ничего не получилось.

Мои инициалы думают, что мне нужно чтобы нейтрализовать Highlights и приблизить более темные пиксели к среднему значению, сохраняя при этом текст и строки как можно более темными. А потом, возможно, сделаю контрастный фильтр. Но я не могу получить результат, пожалуйста, помогите мне.

Answer 1

Вот один из способов сделать это в Python / OpenCV.

• Прочитать ввод
• Увеличить контраст
• Преобразовать оригинал в оттенки серого
• Адаптивный порог
• Используйте пороговое изображение, чтобы сделать фон белым на изображении с повышенной контрастностью
• Сохранить результаты

Ввод:

import cv2
import numpy as np

# read image
img = cv2.imread("math_diagram.jpg")

# convert img to grayscale
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# do adaptive threshold on gray image
thresh = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 21, 15)

# make background of input white where thresh is white
result = img.copy()
result[thresh==255] = (255,255,255)

# write results to disk
cv2.imwrite("math_diagram_threshold.jpg", thresh)
cv2.imwrite("math_diagram_processed.jpg", result)

# display it
cv2.imshow("THRESHOLD", thresh)
cv2.imshow("RESULT", result)
cv2.waitKey(0)

Threshold image:

Result:

введите описание изображения здесь

Answer 2

Вы можете использовать любой локальный метод бинаризации. В OpenCV есть один такой метод, называемый локальной бинаризацией Вольфа-Джулиона, который можно применить к входному изображению. Ниже приведен фрагмент кода в качестве примера:

import cv2

image = cv2.imread('input.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)[:,:,2]

T = cv2.ximgproc.niBlackThreshold(gray, maxValue=255, type=cv2.THRESH_BINARY_INV, blockSize=81, k=0.1, binarizationMethod=cv2.ximgproc.BINARIZATION_WOLF)
grayb = (gray > T).astype("uint8") * 255

cv2.imshow("Binary", grayb)
cv2.waitKey(0)

Результат вывода приведенного выше кода приведен ниже. Обратите внимание, что для использования модуля ximgproc вам необходимо установить пакет opencv contrib.

введите описание изображения здесь