基于OpenCV的图像阴影去除，你会吗?

浅浅的花香味﹌ 2022-12-27 12:46 81阅读 0赞

我们经常需要通过扫描将纸上的全部内容转换成图像。有很多在线工具可以提高图像的高度，或者消除图像中的阴影。那我们可以手动删除阴影吗？

答案是当然可以。我们只需要将图像加载到相应的代码中，无需任何应用程序即可在几秒钟内获得输出。这个代码可以通过 Numpy 和 OpenCV 基本函数来实现。

为了说明该过程，使用了以下图像进行操作。

![图片][59ebc6d55d2c3aef9ddbc72c87282682.png]

图像中有一个非常明显的阴影需要删除。

**导入软件包**

首先当然是将必要的软件包导入环境。代码如下：

import cv2
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt

**注意事项**

删除阴影时，有两件事要注意。由于图像是灰度图像，如果图像背景较浅且对象较暗，则必须先执行最大滤波，然后再执行最小滤波。如果图像背景较暗且物体较亮，我们可以先执行最小滤波，然后再进行最大滤波。

那么，最大过滤和最小过滤到底是什么?

**最大滤波**

让我们假设我们有一定大小的图像 I。我们编写的算法应该逐个遍历I的像素，并且**对于每个像素(x,y),它必须找到该像素周围的邻域(大小为N x N的窗口)中的最大灰度值，并进行写入A中相应像素位置(x, y)的最大灰度值。所得图像A称为输入图像I的最大滤波图像。**现在让我们通过代码来实现这个概念。

*  max\_filtering()函数接受输入图像和窗口大小N;
 *  它最初在输入数组周围创建一个"墙"（带有-1的填充）,当我们遍历边缘像素时会有所帮助;
 *  然后，我们创建一个"temp"变量，将计算出的最大值复制到其中;
 *  然后，我们遍历该数组并围绕大小为N x N的当前像素创建一个窗口;
 *  然后，我们使用"amax()"函数在该窗口中计算最大值，并将该值写入temp数组;
 *  我们将该临时数组复制到主数组A中，并将其作为输出返回。
 *  A是输入I的最大滤波图像。

def max_filtering(N, I_temp);
        wall = np.full((I_temp.shape[0]+(N//2)*2, I_temp.shape[1]+(N//2)*2), -1);
        wall[(N//2):wall.shape[0]-(N//2), (N//2):wall.shape[1]-(N//2)] = I_temp.copy()
        temp = np.full((I_temp.shape[0]+(N//2)*2, I_temp.shape[1]+(N//2)*2), -1)
        for y in range(0, wall.shape[0]):
            for x in range(0, wall.shape[1]):
                if wall[y,x] != -1:
                    window = wall[y-(N//2):y +(N//2)+1, x-(N//2):x++(N//2)+1]
                    num = np.amax(window)
                    temp[y,x] = num
        A = temp[(N//2):wall.shape[0]-(N//2), (N//2):wall.shape[1] - (N//2)].copy()
        return A

**最小滤波**

此算法与最大滤波完全相同，但是我们没有找到附近的最大灰度值，而是在该像素周围的 N x N 邻域中找到了最小值，并将该最小灰度值写入 B 中的（x，y）。所得图像 B 称为图像 I 的经过最小滤波的图像，代码如下。

def min_filtering(N, A):
        wall_min = np.full((A.shape[0]+(N//2)*2, A.shape[1]+(N//2)*2), 300)
        wall_min[(N//2):wall_min.shape[0]-(N//2), (N//2):wall_min.shape[1]-(N//2)] = A.copy()
        temp_min = np.full((A.shape[0]+(N//2)*2, A.shape[1]+(N//2)*2), 300)
        for y in range(0,wall_min.shape[0]):
            for x in range(0,wall_min.shape[1]):
                if wall_min[y,x]!=300:
                    window_min = wall_min[y-(N//2):y+(N//2)+1,x-(N//2):x+(N//2)+1]
                    num_min = np.amin(window_min)
                    temp_min[y,x] = num_min
        B = temp_min[(N//2):wall_min.shape[0]-(N//2), (N//2):wall_min.shape[1]-(N//2)].copy()
        return B

如果图像的背景较浅，我们要先执行最大过滤，这将为我们提供增强的背景，并将该最大过滤后的图像传递给最小过滤功能，该功能将负责实际的内容增强。

**获得图像**

执行最小-最大滤波后，我们获得的值不在 0-255 的范围内。因此，我们必须归一化使用背景减法获得的最终阵列，该方法是将原始图像减去最小-最大滤波图像，以获得去除阴影的最终图像。

#B is the filtered image and I is the original image
    def background_subtraction(I, B):
        O = I - B
        norm_img = cv2.normalize(O, None, 0, 255, norm_type=cv2.NORM_MINMAX)
        return norm_img

**输出图像**

变量 N（用于过滤的窗口大小）将根据图像中粒子或内容的大小进行更改。对于测试图像，选择大小N = 20.增强后的最终输出图像如下所示:

![图片][7699f2e08ae2ee2a2c79fd3dacd48732.png]

Test\_image\_output

输出图像相较于原始图像已经没有任何的阴影啦。

代码链接: [https://github.com/kavyamusty/Shading-removal-of-images][https_github.com_kavyamusty_Shading-removal-of-images]

[59ebc6d55d2c3aef9ddbc72c87282682.png]: /images/20221120/51e1e7a034754000b18095dd53f9f5b0.png
[7699f2e08ae2ee2a2c79fd3dacd48732.png]: /images/20221120/536bdfad071f4d15805e453b87ad26f4.png
[https_github.com_kavyamusty_Shading-removal-of-images]: https://github.com/kavyamusty/Shading-removal-of-images