opencv-python实现图片背景去除、阴影去除使图像清晰_图像去除阴影pycharm

作者：RayChiu_Labloy
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功能背景：手机拍照文字信息，出现黑色背景影响观看

去除背景实验图片：

 去除背景代码：

#!/usr/bin/python3.7
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2021/8/17 12:06
# @Author : raychiu
# @Email : raychiu0202@163.com
# @File : 去背景.py
# @Software: PyCharm
 
import cv2 as cv
 
image = cv.imread("1.jpg",cv.IMREAD_GRAYSCALE)
binary = cv.adaptiveThreshold(image,255,
        cv.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,cv.THRESH_BINARY_INV,25,15)
se = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT,(1,1))
se = cv.morphologyEx(se, cv.MORPH_CLOSE, (2,2))
mask = cv.dilate(binary,se)
# cv.imshow("image",image)
 
 
# mask = cv.inRange(hsv, lower_green, upper_green)
mask_inv = cv.bitwise_not(mask)
 
bg = cv.bitwise_and(image, mask)
fg = cv.bitwise_and(image, mask_inv)
cv.imshow('bg', bg)
cv.imshow('fg', fg)
result = cv.add(bg,mask_inv)
cv.imshow("reslut",result)
# mask1 = cv.bitwise_not(mask)
# binary =cv.bitwise_and(image,mask)
# result = cv.add(binary,mask1)
# cv.imshow("reslut",result)
# cv.imwrite("reslut00.jpg",result)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

效果：

需求二：去除文字照片上的阴影：

实验图片

 实验代码：

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('1.jpg', 0)
# 计算灰白色部分像素的均值
pixel = int(np.mean(img[img > 140]))
# 把灰白色部分修改为与背景接近的颜色
img[img > 90] = pixel
cv2.imwrite('res.jpg', img)

实现效果

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