对具有明亮区域的图像进行阈值处理

Question

我正在使用 openCV 为 iOS 开发一个应用程序，该应用程序从监视器拍摄照片并提取曲线，但是当图像在阈值处理后有一些亮区时，我没有得到完整的曲线但是一些黑色区域

        original = [MAOpenCV cvMatGrayFromUIImage:_sourceImage];   
        cv::threshold(original, original, 70, 255, CV_THRESH_BINARY | CV_THRESH_OTSU);

        findContours(original, contours, hierarchy,CV_RETR_CCOMP, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE );

        cv::Mat skel(original.size(), CV_8UC1, cv::Scalar(0));

        int idx = 0;
        for(; idx >= 0; idx = hierarchy[idx][0])
        {
            if (contours[idx].size()>250 && idx>-1){
                cv::Scalar color( 255,255,255);
                drawContours(skel, contours, idx, color, CV_FILLED, 8, hierarchy);
            }
        }
        cv::threshold(skel, skel, 100, 255, CV_THRESH_BINARY_INV);
        cv::erode(skel,skel,cv::Mat(),cv::Point(-1,-1),2);

那么当图像有一些亮区时，我该如何处理图像以提取曲线

Answer 1

当背景光照不均匀时，您可能需要先应用白色Top-Hat (or here for MatLab, and here for OpenCV)。

Here is the result 我使用了半径为 3 的磁盘类型的结构元素。

然后，您选择的任何阈值方法都将起作用。

Answer 2

使用 Otsu 的阈值化还不够吗？

代码片段：

import cv2

image = cv2.imread('d:/so.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

threshold, thresholded = cv2.threshold(image, 0, 255, type=cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
print(threshold)

cv2.imshow('so', image);
cv2.imshow('thresholded', thresholded)
cv2.waitKey(0)

对具有明亮区域的图像进行阈值处理

thresholding an image with bright zones

ios

xcode

opencv

image-processing

adaptive-threshold