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android - 如何使用 OpenCV 获得像 Cam Scanner 这样的 Magic Color 效果

coder 2023-06-03 原文

这是原图。

Cam Scanner 神奇的色彩效果。

我对图像的过滤器。

我正在改变图像的对比度。

dst.convertTo(dst, -1, 2, 0);

然后使用高斯模糊进行平滑。

cv::GaussianBlur(dst,result,cv::Size(0,0),3);
cv::addWeighted(dst, 1.5, result, -0.5, 0, result);

我应该怎么做才能对我的图像产生这种效果？

更新

直方图均衡后 -

vector<Mat> channels;
Mat img_hist_equalized;
cvtColor(dst, img_hist_equalized, CV_BGR2YCrCb);
split(img_hist_equalized,channels);
equalizeHist(channels[0], channels[0]);
merge(channels,img_hist_equalized);
cvtColor(img_hist_equalized, img_hist_equalized, CV_YCrCb2BGR);

最佳答案

camscanner 应用程序可能正在使用一些复杂的算法来处理各种闪电情况等。但我将尝试介绍解决此类问题的基本方法，这里的基本思想是给定输入的 二值化图像，或者更准确地说，我们可以说 阈值化 给定图像，如果您查看 OpenCV 文档，有很多关于对给定图像进行阈值处理的引用，所以让我们从 documentation 开始.

  • 全局阈值:在这种方法中，我们假设前景的强度值始终低于某个值，在打印纸张的上下文中，我们假设墨水颜色始终为黑色并且纸张颜色是均匀的，并且强度大于墨水颜色的强度，因此我们可以安全地假设一些阈值(例如 40)，(最大值为 255)并将输入图像的阈值设置为:

     ret, thresh1 = cv2.threshold(img, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY)


    ret, thresh1 = cv2.threshold(img, 130, 255, cv2.THRESH_BINARY)


There are many disadvantages to this method, First of all it is **NOT** independent of intensity variance, So there is a very less chance that you can accurately estimate  a threshold value which segments text from the given image, It has very limited applications, can be only applied in case where the background paper is exactly white with minimum variation in intensity, so this process cannot be used for **Real world** images.

  • 自适应阈值:该方法涵盖了给定图像中的强度变化问题，这里对相邻像素的值进行阈值处理，因此从低强度过渡到高强度，反之亦然使用此方法成功捕获为:

     thresh = cv2.adaptiveThreshold(original_img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)


*Further Work*: You may work on various techniques of denoising the binary image, to remove the dots, Or have a look at removing the salt and pepper noise from the image.

  • Otu 的二值化:这是另一个很好的方法，它可以智能地计算最大值之间的阈值，在某些情况下它可能工作得很好，但它似乎失败了你的情况。

     ret2,thresh = cv2.threshold(img,0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)

它基本上执行相同的全局阈值但现在阈值是自动计算的，因此阈值位于 2 个峰值之间，从而将墨水从纸张中分割出来。

推荐方法: 我想最好的方法是自适应阈值，您可以尝试其他一些预处理技术，例如 sharpening image , Histogram Equalisation等等，分析一下它是如何产生更真实的输出的，你也可以尝试做一些后期处理比如denoising the image , Morphological operations

我尝试了图像去噪，发现它比其他方法更有效，

denoised = cv2.fastNlMeansDenoising(thresh, 11, 31, 9) # you may experiment with the constants here

但我欢迎您尝试上述方法的各种组合，看看哪种方法适用于所有情况。

注意:上述技术可能适用于色彩较少的图像。但是，这是另一个 excellent answer ，这可以解决彩色图像的情况。

关于android - 如何使用 OpenCV 获得像 Cam Scanner 这样的 Magic Color 效果，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/32913157/

androidScannerimagenoreferrerstrongc++copencvandroid-ndk

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