背景亮度未知时的背景减法答案

【问题标题】：Background subtraction when background brightness is unknown背景亮度未知时的背景减法
【发布时间】：2017-11-16 12:20:58
【问题描述】：

我目前正在从事一个计算机视觉项目，并且我的大部分算法都能正常工作。但是，我目前正在对每张图像手动进行背景减法。这是因为我能找到的最常见的背景减除算法都使用了阈值，我的项目应该处理比我要提取的对象更亮和更暗的背景。

这是我目前减去背景的方式（使用 python 和 scikit 堆栈）：

val = filters.threshold_otsu(image)
return image > val

当然，这只适用于比主体更暗的背景。我的想法是找出背景是否明亮，然后根据它改变不等式的符号，但找不到方法。

是否有能够同时处理亮背景和暗背景的背景减法算法，或者是否有其他方法可以解决这个问题？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

通常没有固定的方法来解决您的问题。前景和背景可以根据情况进行不同的定义。

话虽如此，使用一些启发式方法使算法在您的数据集上运行并非不可能。如果您能分享一些图片，让我们更好地了解您对前景和背景的定义，将会很有帮助。

以下是一些可能有帮助的启发式方法：

【讨论】：

【解决方案2】：

有几种自动阈值技术可用。其中之一就是大津。

import cv2
img = cv2.imread('noisy2.png',0)
ret2,th2 = cv2.threshold(img,0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)

【讨论】：

是的，但是带有 cv2.THRESH_BINARY 的 otsu 假设背景比前景更暗，而 cv2.THRESH_BINARY_INV 则相反。我正在寻找一种阈值方法，但不知道背景是否比前景更暗或更亮。