【图像处理实战】去除光照不均(Python)

这篇文章主要是对参考文章里面实现一种小拓展:

  • 可处理彩色图片(通过对 HSV 的 V 通道进行处理)
  • 本来想将嵌套循环改成矩阵运算的,但是太麻烦了,而且代码也不好理解,所以放弃了。

代码

python 复制代码
import cv2
import numpy as np


def light_compensate_hsv(src, grid_num):
    src_hsv = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    src_v = src_hsv[:, :, 2]

    avg = np.mean(src_v)
    h, w = src_v.shape[:2]
    grid_row, grid_col = np.ceil(np.asarray([h, w]) / grid_num).astype(int)
    img_grid = np.zeros((grid_row, grid_col, 1), dtype=np.float32)

    for row in range(grid_row):
        for col in range(grid_col):
            img_roi = src_v[row * grid_num:                                           # row start
                            (row + 1) * grid_num if (row + 1) * grid_num < h else h,  # row end
                            col * grid_num:                                           # col start
                            (col + 1) * grid_num if (col + 1) * grid_num < w else w]  # col end

            img_grid[row, col] = np.mean(img_roi) - avg

    mask = cv2.resize(img_grid, (w, h), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
    mask = cv2.GaussianBlur(mask, (3, 3), 0)
    dst_v = np.uint8(np.float32(src_v) - mask)

    src_hsv[:, :, 2] = dst_v
    return cv2.cvtColor(src_hsv, cv2.COLOR_HSV2BGR)


def display(img):
    cv2.namedWindow('img', cv2.WINDOW_NORMAL)
    cv2.imshow('img', img)
    cv2.waitKey()


if __name__ == '__main__':
    image = cv2.imread(r'light_compensate_test_2.png')
    image_res = light_compensate_hsv(image, 16)

    res = np.hstack([image, image_res])
    display(res)

效果图

图也是用的参考文章里面的原图进行处理的。


最后一张是我自己的测试图,对于某些图来说效果比较好,可以用在文档阴影去除上。

参考文章

相关推荐
寻星探路3 小时前
【深度长文】万字攻克网络原理:从 HTTP 报文解构到 HTTPS 终极加密逻辑
java·开发语言·网络·python·http·ai·https
ValhallaCoder6 小时前
hot100-二叉树I
数据结构·python·算法·二叉树
智驱力人工智能7 小时前
小区高空抛物AI实时预警方案 筑牢社区头顶安全的实践 高空抛物检测 高空抛物监控安装教程 高空抛物误报率优化方案 高空抛物监控案例分享
人工智能·深度学习·opencv·算法·安全·yolo·边缘计算
猫头虎7 小时前
如何排查并解决项目启动时报错Error encountered while processing: java.io.IOException: closed 的问题
java·开发语言·jvm·spring boot·python·开源·maven
八零后琐话7 小时前
干货:程序员必备性能分析工具——Arthas火焰图
开发语言·python
XX風8 小时前
8.1 PFH&&FPFH
图像处理·算法
光泽雨8 小时前
检测阈值 匹配阈值分析 金字塔
图像处理·人工智能·计算机视觉·机器视觉·smart3
青春不朽5128 小时前
Scrapy框架入门指南
python·scrapy
sali-tec8 小时前
C# 基于OpenCv的视觉工作流-章22-Harris角点
图像处理·人工智能·opencv·算法·计算机视觉