估计白色背景

Question

我的图像具有白色不均匀背景（由于照明）。我正在尝试估计背景颜色并将图像转换为具有真正白色背景的图像。为此，我根据其亮度估计了每个 15x15 像素块的白色。所以我有以下地图（在右边）： 现在我想插入颜色，以便从 15x15 块到相邻块的过渡更加平滑，另外我希望它消除异常值（左侧的粉红色点）。任何人都可以为此提出好的技术/算法吗？ （理想情况下在 OpenCV 库中，但不是必需的）

Answer 1

从这张图片开始：

您可以在白板上找到文本作为图像中具有高渐变的部分，并应用一点膨胀来处理文本的粗部分.你会得到一个很好地将背景与前景分开的蒙版：

背景：

前景：

然后您可以使用计算得到的掩码在原始图像上应用 inpainting（您需要 OpenCV 贡献模块 photo）：

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为了表明这与文本颜色无关，我尝试了不同的图像：

导致：

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代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/photo.hpp>
using namespace cv;

void findText(const Mat3b& src, Mat1b& mask)
{
    // Convert to grayscale
    Mat1b gray;
    cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);

    // Compute gradient magnitude
    Mat1f dx, dy, mag;
    Sobel(gray, dx, CV_32F, 1, 0);
    Sobel(gray, dy, CV_32F, 0, 1);
    magnitude(dx, dy, mag);

    // Remove low magnitude, keep only text
    mask = mag > 10;

    // Apply a dilation to deal with thick text
    Mat1b K = getStructuringElement(MORPH_ELLIPSE, Size(3, 3));
    dilate(mask, mask, K);
}

int main(int argc, const char * argv[])
{
    Mat3b img = imread("path_to_image");

    // Segment white
    Mat1b mask;
    findText(img, mask);

    // Show intermediate images
    Mat3b background = img.clone();
    background.setTo(0, mask);

    Mat3b foreground = img.clone();
    foreground.setTo(0, ~mask);

    // Apply inpainting
    Mat3b inpainted;
    inpaint(img, mask, inpainted, 21, CV_INPAINT_TELEA);

    imshow("Original", img);
    imshow("Foreground", foreground);
    imshow("Background", background);
    imshow("Inpainted", inpainted);
    waitKey();

    return 0;
}