python opencv 阴影

在使用Python的OpenCV库进行阴影处理时，可以通过以下步骤实现：

1. 读取图像：使用cv2.imread函数读取图像文件，将其转换为灰度图像。例如，可以使用以下代码读取名为"1.jpg"的图像文件并转换为灰度图像：

import cv2
image = cv2.imread("1.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

2. 二值化处理：使用自适应阈值方法将图像二值化，以便更好地分离阴影区域。可以使用cv2.adaptiveThreshold函数实现。例如，可以使用以下代码将图像进行二值化处理：

binary = cv2.adaptiveThreshold(image, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 25, 15)

3. 去除背景：通过形态学操作去除背景，可以使用cv2.getStructuringElement和cv2.morphologyEx函数实现。例如，可以使用以下代码去除背景：

se = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (1, 1))
se = cv2.morphologyEx(se, cv2.MORPH_CLOSE, (2, 2))
mask = cv2.dilate(binary, se)

4. 显示结果：可以使用cv2.imshow函数显示处理后的图像。例如，可以使用以下代码显示去除背景后的图像：

cv2.imshow('result', mask)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

请注意，以上代码仅为示例，具体的阈值和参数值可能需要根据实际情况进行调整。同时，还可以根据需要进行其他后续处理，如阴影区域的填充或其他图像处理操作。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [opencv-python实现图片背景去除、阴影去除使图像清晰](https://blog.csdn.net/RayChiu757374816/article/details/119675810)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Python 用 OpenCV 实现 PS 高光/阴影选区](https://blog.csdn.net/u011520181/article/details/116244184)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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