我如何均衡对比度＆amp;使用opencv的图像亮度？

Question

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

更新

我尝试过EmguCv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（同样在第一次灰度缩放时）：

我错过了其他参数吗？

Answer 1

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。以下是我在您的图像上尝试最后两种方法时得到的结果

1）阈值：

阈值处理提供二进制图像。如果这是你想要的，你可以申请threshold function

2）如果需要灰度图像：

其他：

Morphological closing在您的情况下也很有效

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：

Answer 2

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中执行此操作（转换为c应该非常容易）：

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)

Answer 3

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字。

修改

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。

Answer 4

要更改亮度和对比度，可以将像素值相乘，然后向其添加一些常数。 （有关OpenCV文档中Changing the contrast and brightness of an image的更多信息。）

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)

您也可以只使用：

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

在图像中，您可以检查直方图的最大值约为170（如果使用img.max()，则最大值为172）。因此，您可以将图像乘以255/172 = 1.48以增加亮度。

查看以下结果：

和直方图分别为：

Answer 5

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。