老师给发的作业经常是手机拍的,而不是扫描,背景发灰,如果二次打印就没有看了,象这样:
如果使用photoshop 处理,有些地方还是扣不干净,不如python 做的好,处理后如下:
具体的代码如下:
python
from PIL import Image
import numpy as np
import os
from PIL import Image, ImageOps
def process_image(input_path, output_path, threshold=110):
# 打开图片并转换为灰度图像
img = Image.open(input_path).convert('L')
# 使用阈值分割,将灰色部分转为白色
img = img.point(lambda x: 255 if x > threshold else x)
# 获取原始文件名和扩展名
base_name, ext = os.path.splitext(os.path.basename(input_path))
# 构造新的文件名
new_file_name = f"{base_name}-1{ext}"
# 保存处理后的图片
img.save(os.path.join(output_path, new_file_name))
def process_image_array(input_paths, output_path):
# 创建输出文件夹(如果不存在)
os.makedirs(output_path, exist_ok=True)
# 处理每张图片
for input_path in input_paths:
process_image(input_path, output_path)
if __name__ == "__main__":
input_path = "D:\\python_code\\temp\\2.jpg" # 替换为你的输入图片路径
output_path = "D:\\python_code\\temp\\2-1.jpg" # 替换为你的输出图片路径
input_paths = ["D:\\python_code\\temp\\1.jpg",
"D:\\python_code\\temp\\2.jpg",
"D:\\python_code\\temp\\3.jpg",
"D:\\python_code\\temp\\4.jpg",
]
# 替换为你的输入图片路径数组
output_path = "D:\\python_code\\temp" # 替换为你的输出文件夹路径
process_image_array(input_paths, output_path)
#process_image(input_path, output_path)
如果发现识别有问题,可以更改阈值,试试。