Opencv 图像效果

Question

我在objective C中使用openCV。我想将图像转换为黑白，我已经完成了，但是我输出的黑白图像不清晰，图像上有黑色阴影。

有人可以帮忙吗？

- (IBAction)blackAndWhite:(id)sender {

imageView.image=orignalImage;

cv::Mat  dst;

cv::Mat src=[self cvMatFromUIImage:imageView.image];


if( !src.data )
{ cout<<"Usage: ./Histogram_Demo <path_to_image>"<<endl;
}

/// Convert to grayscale
cvtColor( src, src, CV_BGR2GRAY );

/// Apply Histogram Equalization
equalizeHist( src, dst );


imageView.image =[self UIImageFromCVMat:dst];

}

谢谢

原图：

黑白图像：

Answer 1

首先，您拥有的图像输出不是黑白（二进制）图像。这是一张灰度图。

此灰度图像是具有 256 种颜色 (0-255) 的单通道图像，而二值图像中只有 0（黑色）或 255（白色）。

您可以使用阈值处理 (cvThreshold) 将其从灰度转换为二进制。有许多可用的二值化算法也可以帮助您实现所需的目标。局部二值化方法的适应性更强，也可以帮助去除部分阴影区域。

希望这会有所帮助。

Answer 2

查看伽马校正。我假设在这种情况下需要调整伽马值以适应图像中线条的对比度。因为它是一个模糊的图像，你也会发现一些麻烦，我想。您可能还想增加一些对比度。

链接：

Understanding Gamma Correction

Wikipedia - Gamma Correction

OpenCV Gamma Correction (C++)

Changing contrast and brightness of an image - OpenCV

Answer 3

嗯，我不知道为什么已经有 3 个答案，而且没有一个是正确的。

为什么在将图像转换为灰度后应用图像均衡化？没有它的输出如下：

Here你可以阅读直方图均衡化。

Answer 4

正如已经指出的那样，您并没有真正对图像进行二值化，而是将其转换为灰度。您可以使用cv::threshold 进行二值化，但由于示例图像中的照明存在很强的伪影，您最好使用cv::adaptiveThreshold 确定局部阈值。

这里是a useful link，它解释了在非均匀照明条件下的二值化。

一个示例程序，用 C++ 编写：

#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <cstdlib>

int
main(int argc, char **argv)
{

  cv::Mat image = cv::imread(argv[1], CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
  assert(!image.empty());

  cv::Mat binary;
  cv::adaptiveThreshold(image, binary, 255, CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, CV_THRESH_BINARY, 5, 7);

  cv::imshow("Orig", image);
  cv::imshow("Binary", binary);
  cv::waitKey(0);
  cv::imwrite("binary.png", binary);

  return EXIT_SUCCESS;

}

结果：