学习OpenCV3：增加图片亮度或对比度消除背景模糊字迹

- 日理万妓 2023-02-11 07:13 2阅读 0赞

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# 1、背景 #

现有如下测试图片，希望消除图片背景中的模糊字迹。  
![测试图片][format_png_pic_center]

# 2、实现 #

白色是由红绿蓝混合而成，其像素值是(255,255,255)。黑色即什么颜色也没有，其像素值(0,0,0)。实际想要显示的内容为黑色，与模糊字迹区分较明显。  
**方法1：**  
  增加图片对比度，设置一个阈值g\_threshold略低于模糊字迹的像素值，使超过g\_threshold的模糊字迹变得更白以至于消失，使低于g\_threshold的内容减少像素值变得更黑。  
**方法2：**  
  对整张图片增加亮度，使模糊字迹率先消失。

#include <opencv2/opencv.hpp>
    #include <iostream>
    #include <string>
    
    cv::Mat g_image, g_image1;
    int g_contrast = 10;   // 对比度
    int g_threshold = 215; // 阈值
    int g_brightness = 0;  // 亮度
    std::string g_name = "Trackbar";
    
    void onTrackbar(int pos, void *)
    {
        for (size_t row = 0; row < g_image.rows; ++row) // 行号，相当于y
        {
            for (size_t col = 0; col < g_image.cols; ++col) // 列号，相当于x
            {
                for (size_t rgb = 0; rgb < 3; ++rgb) // 红绿蓝三通道
                {
                    size_t n;
                    if (g_image.at<cv::Vec3b>(row, col)[rgb] > g_threshold) // 高于g_threshold增加像素值
                        n = g_image.at<cv::Vec3b>(row, col)[rgb] * (1 + g_contrast * 0.01) + g_brightness;
                    else // 低于g_threshold减少像素值
                        n = g_image.at<cv::Vec3b>(row, col)[rgb] * (1 - g_contrast * 0.01) + g_brightness;
                    n = cv::saturate_cast<uchar>(n); //矫正像素值，确保在[0,255]之间
                    g_image1.at<cv::Vec3b>(row, col)[rgb] = n;
                }
            }
        }
        cv::imshow(g_name, g_image1);
    }
    
    int main()
    {
        g_image = cv::imread("1.jpg");
        if (g_image.empty())
        {
            std::cout << "can not open image!" << std::endl;
            return -1;
        }
        g_image.copyTo(g_image1);
    
        cv::namedWindow(g_name, cv::WINDOW_AUTOSIZE);
        // 进度条
        cv::createTrackbar("contrast", g_name, &g_contrast, 100, onTrackbar);
        cv::createTrackbar("threshold", g_name, &g_threshold, 255, onTrackbar);
        cv::createTrackbar("brightness", g_name, &g_brightness, 255, onTrackbar);
        while (true)
        {
            onTrackbar(0, 0);
            auto c = cv::waitKey(10);
            if (c == 's') // 按s键保存图片
                cv::imwrite("2.jpg", g_image1);
            else if (c >= 0 && c != 's') // 按s之外的其它键退出
                break;
        }
        cv::destroyAllWindows();
        return 0;
    }

![增加对比度后的结果][format_png_pic_center 1]

![增加亮度后的结果][format_png_pic_center 2]

# 3、拓展 #

读取文件夹中所有图片并消除其背景中的模糊字迹。

#include <opencv2/opencv.hpp>
    #include <iostream>
    #include <io.h>
    #include <string>
    #include <set>
    using namespace std;
    
    // 查找路径path下，文件类型为type的所有文件
    void find_files(const string &path, const string &type, set<string> &files)
    {
        _finddata_t data;
        auto handle = _findfirst((path + "/*.*").c_str(), &data); // 读取第1文件或文件夹
        if (handle == -1)                                         // 判断是否可以读取文件
        {
            cout << "can not read file!";
            return;
        }
        do
        {
            string s = data.name;        // 文件名
            if (data.attrib & _A_SUBDIR) // 目录
            {
                // if (s != "." && s != "..") // 排除文件夹.和文件夹..
                //     cout << "dir: " << s << endl;
            }
            else // 文件
            {
                string s1 = "." + type;
                if (s.rfind(s1) == s.size() - s1.size()) // 判断后缀是否为.type
                {
                    // files.insert(path + "/" + s);
                    files.insert(s);
                    // cout << "file: " << s << endl;
                }
            }
        } while (_findnext(handle, &data) == 0); // 读取下一个文件或文件夹
        _findclose(handle);                      // 关闭搜索句柄
    }
    
    void image_process(const string &img_path)
    {
        int contrast = 10;   // 对比度
        int threshold = 215; // 阈值
        int brightness = 0;  // 亮度
        cv::Mat img = cv::imread(img_path);
        for (size_t row = 0; row < img.rows; ++row) // 行号，相当于y
        {
            for (size_t col = 0; col < img.cols; ++col) // 列号，相当于x
            {
                for (size_t rgb = 0; rgb < 3; ++rgb) // 红绿蓝三通道
                {
                    size_t n;
                    if (img.at<cv::Vec3b>(row, col)[rgb] > threshold) // 高于threshold增加像素值
                        n = img.at<cv::Vec3b>(row, col)[rgb] * (1 + contrast * 0.01) + brightness;
                    else // 低于threshold减少像素值
                        n = img.at<cv::Vec3b>(row, col)[rgb] * (1 - contrast * 0.01) + brightness;
                    n = cv::saturate_cast<uchar>(n); // 矫正像素值，确保在[0,255]之间
                    img.at<cv::Vec3b>(row, col)[rgb] = n;
                }
            }
        }
        string path = img_path, s = "_1";
        path.insert(path.end() - 4, s.begin(), s.end());
        cv::imwrite(path, img); // 保存图片
    }
    
    int main()
    {
        string path = "C:/Users/Administrator/Desktop/program/1"; // 路径名
        string type = "PNG";                                      // 文件类型
        set<string> files;                                        // 存放找到的文件
        find_files(path, type, files);
        cout << endl;
        if (files.size() == 0)
            cout << "目录下不存在该类型文件！" << endl;
        for (auto file : files) // 浏览找到的文件
        {
            image_process(path + "/" + file);
            cout << file << " 处理完成。" << endl;
        }
        return 0;
    }

处理前的文件夹：  
![原文件夹][format_png_pic_center 3]  
运行结果：  
![运行提示][format_png_pic_center 4]  
处理后的文件夹：  
![运行结果][format_png_pic_center 5]

[format_png_pic_center]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly91cGxvYWQtaW1hZ2VzLmppYW5zaHUuaW8vdXBsb2FkX2ltYWdlcy8yMDMwMzQzNC0xN2UxYjExY2MxYWE2OTZlLmpwZw?x-oss-process=image/format,png#pic_center
[format_png_pic_center 1]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly91cGxvYWQtaW1hZ2VzLmppYW5zaHUuaW8vdXBsb2FkX2ltYWdlcy8yMDMwMzQzNC1iZmEzNzU5NzBhYTFmNjA4LnBuZw?x-oss-process=image/format,png#pic_center
[format_png_pic_center 2]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly91cGxvYWQtaW1hZ2VzLmppYW5zaHUuaW8vdXBsb2FkX2ltYWdlcy8yMDMwMzQzNC0yNGNiMTkzYWQ4ODRlNThlLnBuZw?x-oss-process=image/format,png#pic_center
[format_png_pic_center 3]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly91cGxvYWQtaW1hZ2VzLmppYW5zaHUuaW8vdXBsb2FkX2ltYWdlcy8yMDMwMzQzNC05YjQ2ZTBkOWM4ZWVhZDFlLlBORw?x-oss-process=image/format,png#pic_center
[format_png_pic_center 4]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly91cGxvYWQtaW1hZ2VzLmppYW5zaHUuaW8vdXBsb2FkX2ltYWdlcy8yMDMwMzQzNC1kMzE4MDQ2ZDc1YmI5MjkyLnBuZw?x-oss-process=image/format,png#pic_center
[format_png_pic_center 5]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly91cGxvYWQtaW1hZ2VzLmppYW5zaHUuaW8vdXBsb2FkX2ltYWdlcy8yMDMwMzQzNC01MzQxNjg2NGNmZjlhZjAwLlBORw?x-oss-process=image/format,png#pic_center