Python-opencv 消除阴影

在Python中，可以使用OpenCV库来处理图像和视频。要消除阴影，可以使用以下步骤：

1. 加载图像：使用OpenCV的`cv2.imread()`函数加载要处理的图像。

2. 转换为灰度图像：使用`cv2.cvtColor()`函数将彩色图像转换为灰度图像。这是因为在灰度图像上更容易进行阴影消除操作。

3. 阴影消除：有多种方法可以消除阴影，以下是其中一种常用的方法：

- 计算图像的直方图：使用`cv2.calcHist()`函数计算灰度图像的直方图。

- 找到直方图中的峰值：通过查找直方图中的峰值，可以确定阴影的像素值范围。

- 应用阈值：使用`cv2.threshold()`函数将图像分割为两个部分，一个是阴影部分，另一个是非阴影部分。

- 进行亮度调整：对于阴影部分，可以通过增加其亮度来消除阴影效果。可以使用`cv2.add()`函数将一个常数值添加到阴影部分的像素上。

4. 显示结果：使用`cv2.imshow()`函数显示处理后的图像。

下面是一个示例代码，演示了如何使用Python和OpenCV消除图像中的阴影：

import cv2

# 加载图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 计算直方图
hist = cv2.calcHist([gray], [0], None, [256], [0, 256])

# 找到直方图中的峰值
peaks = cv2.findPeaks(hist)

# 应用阈值
_, threshold = cv2.threshold(gray, peaks[0], 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

# 进行亮度调整
adjusted = cv2.add(image, 50)

# 显示结果
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Thresholded Image', threshold)
cv2.imshow('Adjusted Image', adjusted)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()