如何去除图像中的明亮眩光区域答案

【问题标题】：How can I remove the bright glare regions in image如何去除图像中的明亮眩光区域
【发布时间】：2022-06-21 14:41:06
【问题描述】：

我有一些番茄图像，番茄上有明亮的阴影。我想删除/减少这些明亮的阴影点。有什么建议吗？

我尝试了下面的代码，但它没有解决我的问题：

def decrease_brightness(img, value=30):
  hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
  h, s, v = cv2.split(hsv)

  lim = 255 - value
  v[v >= lim] -= value

  final_hsv = cv2.merge((h, s, v))
  img = cv2.cvtColor(final_hsv, cv2.COLOR_HSV2BGR)
  return img

image = decrease_brightness(image, value=50)

【问题讨论】：

您能说出这些代码不能解决您的问题的原因吗？并且请在您的问题上添加python 标签，因为您使用的是python 编程语言
请澄清您的具体问题或提供更多详细信息以准确突出您的需求。正如目前所写的那样，很难准确地说出你在问什么。
使用降低亮度代码后，明亮的阴影部分没有减少或去除。
通过阈值 (cv2.inRange) 制作明亮区域的蒙版。然后使用修复去除明亮区域并用番茄纹理填充它们。 OpenCV 和 SkImage 都有修复方法。
@fmw42 可以分享一下这个处理的代码吗？

标签： python opencv image-processing

【解决方案1】：

这里是如何在 Python/OpenCV 中进行修复。

请注意，阴影是黑暗的。您想要移除明亮的眩光区域。请使用正确的术语，以免在论坛上混淆其他人。参考字典。

读取输入
使用 cv2.inRange() 对灰色背景设置阈值
应用形态来关闭和扩张
用黑色填充外部以制作蒙版图像
使用蒙版进行修复（两种方法）
保存结果

输入：

import cv2
import numpy as np

# read image
img = cv2.imread('tomato.jpg')
hh, ww = img.shape[:2]

# threshold
lower = (150,150,150)
upper = (240,240,240)
thresh = cv2.inRange(img, lower, upper)

# apply morphology close and open to make mask
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (7,7))
morph = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel, iterations=1)
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (25,25))
morph = cv2.morphologyEx(morph, cv2.MORPH_DILATE, kernel, iterations=1)

# floodfill the outside with black
black = np.zeros([hh + 2, ww + 2], np.uint8)
mask = morph.copy()
mask = cv2.floodFill(mask, black, (0,0), 0, 0, 0, flags=8)[1]

# use mask with input to do inpainting
result1 = cv2.inpaint(img, mask, 101, cv2.INPAINT_TELEA)
result2 = cv2.inpaint(img, mask, 101, cv2.INPAINT_NS)

# write result to disk
cv2.imwrite("tomato_thresh.jpg", thresh)
cv2.imwrite("tomato_morph.jpg", morph)
cv2.imwrite("tomato_mask.jpg", mask)
cv2.imwrite("tomato_inpaint1.jpg", result1)
cv2.imwrite("tomato_inpaint2.jpg", result2)

# display it
cv2.imshow("IMAGE", img)
cv2.imshow("THRESH", thresh)
cv2.imshow("MORPH", morph)
cv2.imshow("MASK", mask)
cv2.imshow("RESULT1", result1)
cv2.imshow("RESULT2", result2)
cv2.waitKey(0)

阈值图像：

形态和填充图像：

面具图片：

Inpaint Telea：

Inpaint Navier-Stokes：

【讨论】：