python之去阴影部分

一、引入库

添加不了库的可参考：
https://blog.csdn.net/ttumetai/article/details/114981381

import cv2
import numpy as npkernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
original_img = cv2.imread(r'D:\Users\sk\Desktop/Test.jpg')
# 计算灰白色部分像素的均值-----------------------------去阴影操作 后续可调节参数
pixel = int(np.mean(original_img[original_img > 140]))
# 把灰白色部分修改为与背景接近的颜色
original_img[original_img > 25] = pixel
#----------------------------------------------------------------------------
gray_img = cv2.cvtColor(original_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 灰度处理cv2.imshow('Gray_img', gray_img)
# 二值化阈值处理(CV2.THRESH_BINARY)
# 反二值化阈值处理(CV2.THRESH_BINARY_INV)
# 截断阈值化处理(CV2.THRESH_TRUNC)
# 超阈值零处理(CV2.THRESH_TOZERO_INV)
# 低阈值零处理(CV2.THRESH_TOZERO)
ret, th1 = cv2.threshold(gray_img, 45, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
cv2.imshow('th1', th1)# 开运算
# erosion = cv2.erode(th1, kernel, iterations=1)  # 腐蚀
# dilation = cv2.dilate(erosion, kernel, iterations=1)  #膨胀# 闭运算
dilation = cv2.dilate(th1, kernel, iterations=3)  #膨胀
erosion = cv2.erode(dilation, kernel, iterations=1)  # 腐蚀cv2.imshow('erosion', th1)
cv2.imshow('dilation', dilation)
cv2.imshow('image', pixel)
cv2.waitKey(0)

参考：
https://www.jb51.net/article/204840.htm

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