从照片中删除眩光opencv

所以，即时通讯使用opencv捕获文件，扫描并裁剪它。当房间里没有照明时，它完美地工作。当房间里有一些灯光，桌子上有眩光并且文档靠近它时，它也会将眩光视为矩形的一部分。从照片中删除眩光opencv

如何从照片中去除眩光？

下面是一个使用来获得我想要的图像的代码IM：

Mat &image = *(Mat *) matAddrRgba; 
    Rect bounding_rect; 

    Mat thr(image.rows, image.cols, CV_8UC1); 
    cvtColor(image, thr, CV_BGR2GRAY); //Convert to gray 
    threshold(thr, thr, 150, 255, THRESH_BINARY + THRESH_OTSU); //Threshold the gray 

    vector<vector<Point> > contours; // Vector for storing contour 
    vector<Vec4i> hierarchy; 
    findContours(thr, contours, hierarchy, CV_RETR_CCOMP, 
       CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE); // Find the contours in the image 
    sort(contours.begin(), contours.end(), 
     compareContourAreas);   //Store the index of largest contour 
    bounding_rect = boundingRect(contours[0]); 

    rectangle(image, bounding_rect, Scalar(250, 250, 250), 5);

这里讲的是眩光IM的照片：

我发现的东西在inRange中使用，为颜色找到合适的标量，并使用inpaint去除光线。这是一个代码片段，但它总是崩溃，说它需要chanels的8位图像。

Mat &image = *(Mat *) matAddrRgba; 

    Mat hsv, newImage, inpaintMask; 
    cv::Mat lower_red_hue_range; 
    inpaintMask = Mat::zeros(image.size(), CV_8U); 
    cvtColor(image, hsv, COLOR_BGR2HSV); 
    cv::inRange(hsv, cv::Scalar(0, 0, 215, 0), cv::Scalar(180, 255, 255, 0), 
       lower_red_hue_range); 
    image = lower_red_hue_range; 

    inpaint(image, lower_red_hue_range, newImage, 3, INPAINT_TELEA);

来源

2017-04-18 Miljan Vulovic

您可以尝试与服用3-4个快照，从不同的角度，以克服眩光的桌子上的效果。 – ZdaR

如果你没有回答答案，那么你很难知道答案。 –

眩光与镜头眩光消除技术非常相似，并且简单地说，它们添加到RGB色彩空间以使其接近最大值。这可能会很复杂，您可能需要使用空间过滤器来确保尽可能保持背景。对于这样的事物，有一种洋葱皮方法，从3x3矩阵开始，去除额外的眩光成分，并以洋葱皮朝着中心移动。你可以运行它来查看它是否遵循眩光模式并将其删除。 –

我之前已经处理了这个问题，并在照明变化总是检测和图像的描述在计算机视觉的一个问题。我实际上训练了一个分类器，用于HSV色彩空间而不是RGB/BGR，它将图像与变化的入射光映射到没有突然亮度/暗色块（这将是标签）的图像。这对我来说工作得非常好，但是，图像始终是相同的背景（我不知道你是否也有这个）。

当然，机器学习可以解决这个问题，但它可能是一个矫枉过正的问题。当我在做上面提到的时候，我碰到了CLAHE，这对于本地对比度增强非常有效。我建议你在检测轮廓之前尝试一下。此外，您可能想要在不同的色彩空间上工作，例如HSV/Lab/Luv而不是RGB/BGR。您可以将CLAHE分别应用到每个频道，然后合并它们。

让我知道你是否需要一些其他信息。我用python实现了这个图像，它工作的很好，但我会把编码留给你。我可能会更新我在几天后得到的结果（希望你先得到它们））。希望能帮助到你。