如何使用opencv均衡图像的对比度和亮度？答案

【问题标题】：How do I equalize contrast & brightness of images using opencv?如何使用opencv均衡图像的对比度和亮度？
【发布时间】：2012-05-20 15:10:40
【问题描述】：

我已经扫描了一张图像，但屏幕上的白纸不是白色的。有没有办法均衡合同/亮度以使背景更白？

更新

我已经尝试了 EmguCv 中建议的 Image._EqualizeHist 函数：

string file = @"IMG_20120512_055533.jpg";
Image<Bgr, byte> originalColour = new Image<Bgr, byte>(file);

Image<Bgr, byte> improved = originalColour.Clone();
improved._EqualizeHist();

但得到更糟糕的结果（在第一次灰度时也是如此）：

我是否缺少其他参数？

【问题讨论】：

Stack Overflow 提供免费的图片托管服务，只需单击工具栏中的图片按钮，然后将其指向您本地托管在您计算机上或网络上其他地方的图片。这实际上会上传和镜像图像的副本，从而确保它始终可用，即使外部源出现故障。我已经转移了你发布的图片，但只是为了将来记住一些事情。
我不知道为什么，但在这种情况下，equalizehist 会给出更糟糕的结果.. 我有时也有这个问题..

标签： c# opencv image-manipulation emgucv

【解决方案1】：

我在这里讨论了一些技术：How can I adjust contrast in OpenCV in C?

请检查。以下是我在您的图像上尝试最后两种方法时得到的结果

1) 阈值：

阈值化给出二值图像。如果这是你想要的，你可以申请threshold function

2) 如果需要灰度图：

补充：

Morphological closing 也适用于您的情况

img = cv2.imread('home.jpg',0)
kernel1 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE,(5,5))
close = cv2.morphologyEx(gray,cv2.MORPH_CLOSE,kernel1)
div = np.float32(gray)/(close)
res = np.uint8(cv2.normalize(div,div,0,255,cv2.NORM_MINMAX))

（Python API 中的代码）

结果如下：

【讨论】：

【解决方案2】：

我建议使用AdaptiveThreshold。它通过对图像中的每个像素进行局部邻域阈值处理来工作（当有渐变背景时，这真的很重要，比你的图像强一点）。 blockSize参数为邻域大小，处理后的像素值必须大于平均邻域值减去param1。

下面是在python中怎么做（转换成c应该很容易）：

import cv
im = cv.LoadImage("9jU1Um.jpg", cv.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE)
cv.AdaptiveThreshold(im, im, 255, cv.CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, 
                                  cv.CV_THRESH_BINARY, blockSize=31, param1=15)
cv.ShowImage('image', im)
cv.WaitKey(0)

【讨论】：

【解决方案3】：

要更改亮度和对比度，您可以将像素值相乘，然后向它们添加一些常数。（有关 Changing the contrast and brightness of an image 的更多信息，请参阅 OpenCV 文档。）

使用python和numpy：

import cv2 as cv
import numpy as np

img = cv.imread('b.jpg',0) # loads in grayscale

alpha = 1
beta = 0
res = cv.multiply(img, alpha)
res = cv.add(res, beta)

你也可以使用：

res = cv.convertScaleAbs(img, alpha = alpha, beta = beta)

在您的图像中，您可以在直方图中检查最大值在 170 左右（实际上，如果您使用 img.max()，它是 172）。因此，您可以将图像乘以 255/172 = 1.48 以增加亮度。

查看以下结果：

和直方图分别：

【讨论】：

【解决方案4】：

它被称为equalizeHist。我不知道它在 emgu 中的名称，但结果应该正是您所需要的 - 更亮的背景和更暗的文本。

编辑

要仅提取边缘（这与图像增强技术非常不同），您可以简单地应用 Canny。选择 20 和 60 这两个阈值作为开始，然后增加（或减少）它们之间的比例保持为 3:1，直到获得好看的边缘图像。

【讨论】：

【解决方案5】：

无论哪种方式，您都可以检查每个像素。如果小于定义的值，则将其设置为 0，如果超过定义的值，则将其设置为 255。

【讨论】：