无法获得准确的二值图像 OpenCV

Question

在图像上使用 open CV 中的阈值函数来获取二值图像，通过 Otsu 的阈值处理，我得到的图像由于图像部分的光照条件不同而具有白点

或者使用自适应阈值来修复光照条件，它无法准确地表示 Otsu 实际可以表示的铅笔填充的气泡。

如何获得所代表的填充气泡和没有补丁的固定照明条件？这是原始图像

这是我的代码

    #binary image conversion
    thresh2 = cv2.adaptiveThreshold(papergray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 21, 13)
    thresh = cv2.threshold(papergray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)[1]

    cv2.imshow("Binary", thresh) #Otsu's
    cv2.imshow("Adpative",thresh2)

Answer 1

另一种方法是应用形态学闭合，这将删除所有绘图，从而产生照明水平的估计。将图像除以照明级别即可得到经过照明校正的纸张图像：

在此图像中，我们可以轻松应用全局阈值：

我使用了以下代码：

import diplib as dip

img = dip.ImageRead('tlCw6.jpg')(1)
corrected = img / dip.Closing(img, dip.SE(40, 'rectangular'))
out = dip.Threshold(corrected, method='triangle')[0]

Answer 2

这可以通过以下方式完成cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C：

import cv2
img = cv2.imread("omr.jpg")
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
thresh = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 31, 10)
cv2.imshow("Mean Adaptive Thresholding", thresh)
cv2.waitKey(0)

输出是：