Python 无法获得准确的二进制图像 OpenCV

发布于06月28日

Using the threshold functions in open CV on an image to get a binary image, with Otsu's thresholding I get a image that has white spots due to different lighting conditions in parts of the image

或者使用自适应阈值来固定光照条件，它无法准确地表示大津实际能够表示的铅笔填充的气泡.

How can I get both the filled bubbles represented and a fixed lighting conditions without patches? Here's the original image

这是我的密码

    #binary image conversion
    thresh2 = cv2.adaptiveThreshold(papergray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 21, 13)
    thresh = cv2.threshold(papergray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)[1]

    cv2.imshow("Binary", thresh) #Otsu's
    cv2.imshow("Adpative",thresh2)

推荐答案

您的方法存在的问题:

您try 过的方法:

Otsu threshold是基于整个图像中的所有像素值确定的(全局技术).如果查看图像的左下角，会出现灰色阴影，这可能会对确定阈值产生不利影响.
Adaptive threshold分:here is a recent answer分关于为什么没有帮助.简而言之，它就像一个用于较小内核大小的边缘检测器

您可以try 的内容:

OpenCV的ximgproc模块具有专门的二进制图像生成方法.其中一种方法是流行的Niblack阈值技术.

这是一种依赖于统计度量的局部阈值技术.它将图像分为大小由用户预定义的块(子图像).基于每个块的101个像素值设置阈值.k由用户决定.

Code:

img =cv2.imread('omr_sheet.jpg')
blur = cv2.GaussianBlur(img, (3, 3), 0)
gray = cv2.cvtColor(blur, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
niblack = cv2.ximgproc.niBlackThreshold(gray, 255, cv2.THRESH_BINARY, 41, -0.1, binarizationMethod=cv2.ximgproc.BINARIZATION_NICK)

Result:

100

了解更多关于cv2.ximgproc.niBlackThreshold的信息
您可能还想探索其他binarization techniques available个.它还包含研究论文的链接，详细解释了每种技术.

Edit:

See Prashant's answer.

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