画像内の水平線の削除(OpenCV、Python、Matplotlib)
画像の水平線を削除するには、次の手順を実行できます-
- ローカル画像を読みます。
- 画像をある色空間から別の色空間に変換します。
- 各配列要素に固定レベルのしきい値を適用します。
- 形態学的操作のために、指定されたサイズと形状の構造要素を取得します。
- 高度な形態変換を実行します。
- バイナリ画像で輪郭を見つけます。
- 異なるカーネルサイズで手順4を繰り返します。
- 手順7の新しいカーネルで手順5を繰り返します。
- 結果の画像を表示します。
例
import cv2 image = cv2.imread('input_image.png') cv2.imshow('source_image', image) gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[1] horizontal_kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (25, 1)) detected_lines = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, horizontal_kernel, iterations=2) cnts = cv2.findContours(detected_lines, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1] for c in cnts: cv2.drawContours(image, [c], -1, (255, 255, 255), 2) repair_kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (1, 6)) result = 255 - cv2.morphologyEx(255 - image, cv2.MORPH_CLOSE, repair_kernel, iterations=1) cv2.imshow('resultant image', result) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()
出力
source_imageの水平線がresulting_imageに表示されなくなっていることを確認してください。
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PythonでOpenCVを使用したテンプレートマッチング
テンプレートマッチングは、パッチまたはテンプレートを実際の画像からマッチングできる手法です。これは基本的にパターンマッチングメカニズムです。 PythonにはOpenCVモジュールがあります。 openCVを使用すると、一致するものを簡単に見つけることができます。したがって、この問題では、OpenVCテンプレートマッチング手法が使用されます。 OpenCV機能を使用するには、 pipを使用してダウンロードする必要があります 。 sudo pip3 install opencv-python テンプレートマッチングタスクには、精度係数があります。この係数はしきい値と呼ばれます。一例とし
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PythonOpenCvモジュールを使用したヒストグラムの等化
これは、画像のヒストグラムを使用してコントラスト調整を行う画像処理の方法です。 実際、この方法は通常、多くの画像のグローバルコントラストを増加させます。特に、画像の使用可能なデータが近いコントラスト値で表される場合、この調整により、強度をヒストグラム上でより適切に分散でき、ローカルコントラストの低い領域が可能になります。より高いコントラストを得る。 OpenCVにはこれを行う関数cv2.equalizeHist()があり、その入力は単なるグレースケール画像であり、出力はヒストグラム均等化された画像です。 この手法は、画像のヒストグラムが特定の領域に限定されている場合に適しています。強度の