我从来没有做任何图像处理，我想知道是否有人能够朝着正确的方向推动我。
这是我的问题：我有一堆关于城市周围地方的黑白图像。由于相机系统存在一些问题，一些图像只包含黑色图像，边缘周围有白色小插图。这个小插图是嘈杂和不均匀的（有时它可以在两侧，其他时间只有一个）。
我可以采用哪些好方法来检测这些帧？我只需要能够写一点。
我的图像集很大，所以我需要这是一个自动化的过程，最后它应该使用Python，因为它需要集成到我现有的代码中。
我在想某种机器学习算法，但我不知道该怎么做。
答案 0 :(得分：2)
如果我理解正确，那么你有完整带有白色边框的黑色图像吗？
在这种情况下，我认为最简单的方法是计算像素强度值的直方图，即“暗/亮”如何是整个图像。我猜垃圾图像比非垃圾图像暗得多。然后，您可以根据直方图过滤图像。为此，您必须选择一个阈值：每个比此阈值更暗的图像都被视为垃圾。
如果这种方法模糊，你可以很容易地改进它。例如：只计算没有边缘的内部图像的直方图，因为这使得直方图与非垃圾图像相比要暗得多。
答案 1 :(得分：1)
在摄影界，“光晕”被称为渐晕。谷歌搜索“渐晕去除算法”会产生大量有用的结果，如