如何加深图中字体，以便于识别

Question

腐蚀不行，锐化不知道怎么选择算子。请给出具体的代码并根据图片确认没问题。

Answer 1

引自强大而免费的微信小程序：皆我百晓生。

优化了些，在使用膨胀操作加粗文字后，添加以下代码：
dilated = 255 - dilated

这将将文字部分亮度反转，达到将文字变成黑色的效果。

修改后的代码如下所示：

import cv2
import numpy as np

# 加载图片
image = cv2.imread('wordsicons.png')

# 提取绿色通道
green_channel = image[:, :, 1]

# 使用双边滤波增强文字清晰度
filtered = cv2.bilateralFilter(green_channel, 9, 75, 75)

# 使用阈值处理
_, thresholded = cv2.threshold(filtered, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)

# 应用膨胀操作加粗文字
kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
dilated = cv2.dilate(thresholded, kernel, iterations=2)

# 将加深的字体反转为黑色
dilated = 255 - dilated

# 将加深的字体融合回原始图片中
result = image.copy()
result[:, :, 1] = dilated

# 显示结果
cv2.imshow('Result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()