使用opencv做圖片後製處理(如ps)

這個部落格有一個系列文:
12th 鐵人賽 – 【錢不夠買ps的我,只好用OpenCV來修圖了!】
分享了非常多好用的圖片後製方法
這邊分享幾個我覺得不錯的

黑強化

強化有顏色區域的深度

# do pre-process (black strengthen) in OCR
def image_filter(img, degree = 3):
    # degree is from 0 to Unlimited, bigger number => bigger strengthen
    decrease_img = (255.0/1)*(img/(255.0/1))**degree
    decrease_img = np.array(decrease_img, dtype=np.uint8)
    return decrease_img

白平衡

圖像光照校正處理

def mean_white_balance(img):
    b, g, r = cv2.split(img)
    r_avg = cv2.mean(r)[0]
    g_avg = cv2.mean(g)[0]
    b_avg = cv2.mean(b)[0]
    k = (r_avg + g_avg + b_avg) / 3
    kr = k / r_avg
    kg = k / g_avg
    kb = k / b_avg
    r = cv2.addWeighted(src1=r, alpha=kr, src2=0, beta=0, gamma=0)
    g = cv2.addWeighted(src1=g, alpha=kg, src2=0, beta=0, gamma=0)
    b = cv2.addWeighted(src1=b, alpha=kb, src2=0, beta=0, gamma=0)
    balance_img = cv2.merge([b, g, r])
    return balance_img

雙邊濾波

雙邊濾波(Bilateral filter)是一種非線性的濾波方法,是結合圖像的空間鄰近度和像素值相似度的一種折衷處理,同時考慮空域信息和灰度相似性,達到保邊去噪的目的。具有簡單、非迭代、局部的特點。

image = cv2.bilateralFilter(image, 5, 30, 30)

17年資歷女工程師,專精於動畫、影像辨識以及即時串流程式開發。經常組織活動,邀請優秀的女性分享她們的技術專長,並在眾多場合分享自己的技術知識,也活躍於非營利組織,辦理活動來支持特殊兒及其家庭。期待用技術改變世界。