图像识别前处理的参数

Question

识别图像如下。

由于仪表使用时间比较长，有些模糊，然后有部分划痕，怎么能让更清晰一些。

Answer 1

引自强大而免费的微信小程序：皆我百晓生。

要使图像更清晰，需要进行图像预处理。下面是一些常用的图像预处理技术和相应的代码示例：

1. 去噪：使用滤波器来降低图像上的噪声。

   import cv2
   
   def denoise(image):
       denoised = cv2.GaussianBlur(image, (5,5), 0)
       return denoised
   
   # 调用函数进行去噪
   denoised_img = denoise(img)
   

2. 增强对比度：调整图像的对比度，使细节更加清晰。

   import cv2
   import numpy as np
   
   def enhance_contrast(image):
       # 将图像转换为灰度图
       gray_img = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
       # 计算直方图均衡化的映射
       hist_eq = cv2.equalizeHist(gray_img)
       # 将处理后的灰度图转换为彩色图像
       enhanced = cv2.cvtColor(hist_eq, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
       return enhanced
   
   # 调用函数进行增强对比度
   enhanced_img = enhance_contrast(img)
   

3. 锐化：提升图像的边缘和细节信息。

   import cv2
   import numpy as np
   
   def sharpen(image):
       # 创建锐化核
       kernel = np.array([[0, -1, 0],
                          [-1, 5,-1],
                          [0, -1, 0]], dtype=np.float32)
       # 锐化图像
       sharpened = cv2.filter2D(image, -1, kernel)
       return sharpened
   
   # 调用函数进行锐化
   sharpened_img = sharpen(img)
   

4. 去除模糊：应用图像反卷积技术来恢复图像的细节信息。

   import cv2
   
   def deblur(image):
       # 调用opencv的反卷积函数
       deblurred = cv2.deconvolve(image, kernel)
       return deblurred
   
   # 调用函数进行反卷积
   deblurred_img = deblur(img)
   

5. 去除划痕：使用图像修复或纹理合成技术来填充划痕。

   import cv2
   
   def remove_scratches(image):
       # 创建一个空的掩码图像
       mask = np.zeros(image.shape[:2], dtype=np.uint8)
       # 找到图像中的划痕区域
       # ...
       # 使用一个填充算法，根据划痕区域周围的像素值来填充划痕
       filled = cv2.inpaint(image, mask, 5, cv2.INPAINT_NS)
       return filled
   
   # 调用函数进行划痕去除
   scratch_removed_img = remove_scratches(img)
   

以上是常用的图像预处理技术和相应的代码示例。根据您的具体需求，可以选择适合的技术进行处理，也可以将它们组合使用以达到更好的效果。