阈值图像的方式相同

Question

无论颜色变化如何，我都希望对图像进行阈值处理。 例如：

我想在输入中对这两个字母进行阈值处理并在输出中显示。但是当我对图像进行阈值处理时，只显示一个字母。我怎么能用Opencv和Python做到这一点？

附加信息示例：new example示例的两个输入图像显示一个图像的字母颜色比背景颜色浅，而另一个图像的字母颜色比较暗。我想要的是对这两个图像进行阈值以获得相同的输出。 （白色背景中的黑色字母）

Answer 1

如果您直接将此彩色图像转换为灰色并对其进行阈值处理，那么您将获得此图像。它不适合两个A：

的阈值

但是如果你在BGR中拆分频道，你会得到这个：

显然，B频道的阈值可行。

#!/usr/bin/python3
# 2018.01.14 16:31:39 CST
# 2018.01.14 16:50:45 CST
import cv2
img = cv2.imread("img12.png")
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
b,g,r = cv2.split(img)
th, threshed1 = cv2.threshold(gray, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY|cv2.THRESH_OTSU)
th, threshed2 = cv2.threshold(b, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY|cv2.THRESH_OTSU)
cv2.imwrite("threshed_gray.png", threshed1)
cv2.imwrite("threshed_blue.png", threshed2)

Answer 2

如果您的背景是恒定颜色，则可以搜索精确或非常接近的匹配并从中创建新图像。无论颜色在哪里，背景颜色都设置为白色像素，否则设置为黑色像素。不需要阈值处理。

这是PIL而不是Opencv的样子：

from PIL import Image
im = Image.open(filename)
ld = im.load()
bg_r, bg_g, bg_b = ld[0,0]
for y in range(im.size[1]):
    for x in range(im.size[0]):
        r, g, b = ld[x,y]
        if abs(r - bg_r) <= 1 and abs(g - bg_g) <= 1 and abs(b - bg_b) <= 1:
            ld[x,y] = (255, 255, 255)
        else:
            ld[x,y] = (0, 0, 0)

Answer 3

如果您知道背景颜色是恒定的，则可以创建非背景颜色的二进制图像。

out = im != BG_COLOR

即

import cv2
im = cv2.imread(r"A.png")
BG_COLOR = im[0:0]

out = im != BG_COLOR

cv2.imwrite("A_masked.png", out * 255) # make it 8bit for output

输出被遮罩的图像：