图像处理从图像中去除噪声答案

【问题标题】：Image Processing to remove noise from image图像处理从图像中去除噪声
【发布时间】：2019-05-10 13:49:26
【问题描述】：

我正在使用opencv对图像进行图像处理。

我只想将图像转换为黑白，但我想去除一些灰色（噪点）

这是我的图片：

我想要一张黑白图像，只是为了清楚地显示文字：

" 参与 -3.93 C Redevance Patronale -1.92 C "

我尝试使用 OpenCV 更改图像的阈值但没有成功

#grayscale
gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#binary
ret,thresh = cv2.threshold(gray,175,255,cv2.THRESH_BINARY_INV)

【问题讨论】：

标签： python-3.x opencv image-processing

【解决方案1】：

我认为您的意思是消除图像的噪点。为此，您可以选择较低的阈值。我使用ret,thresh = cv2.threshold(img,64,255,cv2.THRESH_BINARY) 选择了 64，我得到了这个结果：

但这不是很清楚，而且字母很细，所以我们使用cv2.erode。这给出了：

现在我们在原始图像和腐蚀图像之间执行cv2.bitwise_or 以获得无噪声图像。

使用的完整代码是

img = cv2.imread('grayed.png', 0)
ret,thresh = cv2.threshold(img,64,255,cv2.THRESH_BINARY)
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
erode = cv2.erode(thresh, kernel, iterations = 1)
result = cv2.bitwise_or(img, erode)

【讨论】：

这是一个很好的例子，但我正在使用 C++。玩弄参数，我能够使用较小的阈值 # 使用较大的内核大小获得良好的结果。感谢提交。

【解决方案2】：

您的颜色转换转换为灰色的 RGB 图像（根据 GIMP，它仍然是 RGB 图像）。 opencv 文档说图像必须是灰度而不是彩色。即使您的图像是灰色的，它仍然是彩色图像。不确定具有 GREY 色彩空间的彩色图像是否与灰度图像相同。

这真的是重复的：-

Converting an OpenCV Image to Black and White

【讨论】：

是的。我已经更新了我的答案以反映我目前的理解。我以前发现这在 opencv 中是有问题的。当我检查了我的一些 opencv 内容后，我会更新。