去除照片阴影的Python Opencv实现方法
一、整体流程
下面是实现去除照片阴影的Python Opencv的步骤表格:
步骤 | 操作 |
---|---|
1 | 读取照片 |
2 | 将照片转换为灰度图像 |
3 | 计算图像梯度 |
4 | 通过阈值处理去除阴影 |
5 | 显示处理后的照片 |
二、具体操作步骤及代码
1. 读取照片
import cv2
# 读取照片
image = cv2.imread('input.jpg')
2. 将照片转换为灰度图像
# 将照片转换为灰度图像
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
3. 计算图像梯度
# Sobel算子计算梯度
sobelx = cv2.Sobel(gray_image, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)
sobely = cv2.Sobel(gray_image, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)
# 计算梯度的幅度
gradient_magnitude = cv2.magnitude(sobelx, sobely)
4. 通过阈值处理去除阴影
# 通过阈值处理去除阴影
ret, binary_image = cv2.threshold(gradient_magnitude, 50, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 将二值图像转换为彩色图像
binary_image_color = cv2.cvtColor(binary_image, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
# 将原始图像与去除阴影的图像相减
result = cv2.subtract(image, binary_image_color)
5. 显示处理后的照片
# 显示处理后的照片
cv2.imshow('Result Image', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
三、类图
classDiagram
class cv2
class Image
class GrayImage
class Gradient
class BinaryImage
class ResultImage
cv2 <|-- Image
Image <|-- GrayImage
GrayImage <|-- Gradient
Gradient <|-- BinaryImage
Image <|-- ResultImage
四、饼状图
pie
title 照片处理占比
"读取照片" : 10
"转换为灰度图像" : 20
"计算梯度" : 30
"去除阴影" : 25
"显示处理后的照片" : 15
通过以上步骤,你可以轻松地使用Python Opencv去除照片的阴影。希望这篇文章对你有所帮助,祝你学习进步!