使用OpenCV、Python和Matplotlib所实现的一种去除图像水平线的方法

使用OpenCV、Python和Matplotlib所实现的一种去除图像水平线的方法

背景介绍

在使用Matplotlib对图像进行处理时,开发者常常遇到一些麻烦的问题。比如,在处理图像时,会发现图像中有一些水平线,这些水平线可能是由噪声等因素引起的,但是我们需要对其进行处理以便后续的分析和应用。所以,在本文中,我们将分享使用OpenCV、Python和Matplotlib所实现的一种去除图像水平线的方法。

阅读更多:Matplotlib 教程

算法原理

顾名思义,该算法主要是对图像中的水平线进行去除,那么如何去识别哪些是水平线呢?在传统的计算机视觉中,边缘检测一般是利用Sobel算子的方式进行实现。在这个案例中,我们将使用Canny算法,因为它在边缘检测中表现得较为优越。Canny算法基于以下几个步骤:

  1. 去除噪声:使用高斯滤波器去除图像中的噪声
  2. 计算梯度:使用Sobel算子计算水平和垂直方向上的梯度,并根据这些梯度计算出图像的边缘强度和角度
  3. 非最大抑制:根据梯度的大小和角度,在边缘中选择具有最大边缘强度的像素
  4. 滞后阈值:根据两个阈值,即高阈值和低阈值,将边缘分为强边缘、弱边缘和不相关边缘,并根据强边缘将整幅图像分成不同的区域,最终保留强边缘及与它相连的弱边缘。

在原有算法基础上,我们需要采取一些措施,以便更好地实现去除水平线的目的。具体来说,我们会进行以下几步:

  1. 使用Canny算法检测出图像中的水平线
  2. 计算出每条水平线的中心点
  3. 找到行中心点最多的值,作为水平线的位置
  4. 使用子图进行显示

代码实现

导入库和读取图像

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv2.imread('image.jpg',0)
Python

定义处理函数

def remove_horizontal_lines(img, threshold):    
    # 原图像形状
    height, width = img.shape

    # Canny算法去除水平线
    canny = cv2.Canny(img, threshold[0], threshold[1], apertureSize=3)

    # 计算每行中包含的边缘点数量
    histogram = np.sum(canny,axis=1)

    # 存储最多的数量和对应的行数
    max_value,max_index = 0,0

    # 计算中心点最多的行
    for i in range(height):
        if histogram[i]>max_value:
            max_index = i
            max_value = histogram[i]

    # 替换水平线为白色
    canny[max_index,:] = 255

    # 显示结果
    plt.subplot(1,2,1),plt.imshow(img,cmap = 'gray')
    plt.title('Original Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
    plt.subplot(1,2,2),plt.imshow(canny,cmap = 'gray')
    plt.title('Result Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])    
Python

调用函数并进行处理

# 调整阈值,以便看到更清晰的水平线
remove_horizontal_lines(img, [50, 150])
Python

总结

本文介绍了一种使用OpenCV、Python和Matplotlib实现去除图像水平线的方法。该算法主要使用Canny算法完成图像边缘检测,然后根据每行边缘点的数量来计算出水平线的位置,并将其替换为白色像素。通过这种方法去掉了图像中的噪声和水平线,从而提高了后续分析和应用的准确性和效率。

Python教程

Java教程

Web教程

数据库教程

图形图像教程

大数据教程

开发工具教程

计算机教程

登录

注册