相关疑难解决方法(0)

拍摄一张纸时（例如，使用电话摄像头），我得到以下结果（左图）（jpg 在此处下载）。所需的结果（使用图像编辑软件手动处理）在右侧：

我想用openCV处理原始图像，以自动获得更好的亮度/对比度（以使背景更白）。

假设：图像具有A4纵向格式（在本主题中，我们无需对其进行透视变形），并且纸页为白色，可能带有黑色或彩色的文本/图像。

到目前为止，我已经尝试过：

1. 各种自适应阈值方法，例如高斯，OTSU（请参阅OpenCV doc 图像阈值）。通常可以与OTSU配合使用：

   ret, gray = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU + cv2.THRESH_BINARY)
   

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   但仅适用于灰度图像，不适用于彩色图像。此外，输出是二进制（白色或黑色），我不希望这样：我更喜欢保留彩色非二进制图像作为输出

2. 直方图均衡

   • 应用于Y（在RGB => YUV变换之后）
   • 或应用于V（在RGB => HSV变换之后），

   如本建议答案（直方图均衡化不是彩色图像的工作- OpenCV的）或该一个（OpenCV的Python的equalizeHist彩色图像）：

   img3 = cv2.imread(f)
   img_transf = cv2.cvtColor(img3, cv2.COLOR_BGR2YUV)
   img_transf[:,:,0] = cv2.equalizeHist(img_transf[:,:,0])
   img4 = cv2.cvtColor(img_transf, cv2.COLOR_YUV2BGR)
   cv2.imwrite('test.jpg', img4)
   

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   或使用HSV：

   img_transf = cv2.cvtColor(img3, cv2.COLOR_BGR2HSV)
   img_transf[:,:,2] = cv2.equalizeHist(img_transf[:,:,2])
   img4 = cv2.cvtColor(img_transf, cv2.COLOR_HSV2BGR)
   

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   不幸的是，结果非常糟糕，因为它会在本地创建可怕的微对比度（？）：

   

   我还尝试了YCbCr，这很相似。

3. 我还尝试了CLAHE（对比度受限的自适应直方图均衡化），范围tileGridSize从 …