Co mogę zrobić, aby wyeliminować "odbicie światła" obrazu? używając OpenCV

Question

Mój obraz ma "odbicie światła", dwa pierwsze zera na obrazie mają trochę inne światło niż reszta obrazu. Kiedy przekonwertuję to na obraz binarny, ta część staje się biała i muszę uzyskać dokładny kontur liczby, a to przeszkadza. ow czy mógłbym rozwiązać to przy użyciu OpenCV?

obraz oryginalny https://docs.google.com/file/d/0BzUNc6BOkYrNNlE3U04wWEVvVE0/edit?usp=sharing

binarna wersja https://docs.google.com/file/d/0BzUNc6BOkYrNeEE0U3NvOElqa1E/edit?usp=sharing

Gdybym zwiększyć wartość progu, tracę numery po prawej stronie obrazu. Mój kod:

#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> 
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp> 

using namespace cv; 

int main (int argc, char **argv) 
{ 
    Mat im_gray = imread("img2.jpg",CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); 

    Mat im_rgb = imread("img2.jpg"); 
    cvtColor(im_rgb,im_gray,CV_RGB2GRAY); 

    Mat img_bw = im_gray > 90; 

    imwrite("image_bw2.jpg", img_bw); 

    return 0; 
} 

Answer 1

Cienie i odblaski nie są łatwym zadaniem. Ale przy odrobinie dobrej pracy można je pokonać.

Kolejnym krokiem jest użycie obrazu z progiem jako maski w celu uzyskania kolejnego progowanego obrazu. Oto kilka kryteriów, które pracowały dla mnie:

• Ograniczanie wszystko ale dominującym szczytem pikseli zawartych w histogramie związku pośredniego (co masz teraz) progowaniu obraz
• Użyj pochodną znaleźć granice (cvSobel może pomóc)
• użyć kombinacji ścisłego adaptacyjnych i liberalnej twarde obcinanie uwzględniać zmieniające się oświetlenie różnych częściach obrazu

Answer 2

rzeczywistości problem nie jest tak trudne w Twoim przypadku. Ponieważ masz tylko 10 różnych liczb, wytrenuj klasyfikator, aby je rozpoznać.

Do szybkiego startu można użyć http://blog.damiles.com/2008/11/basic-ocr-in-opencv.html

To zadziała, ponieważ defekty również powtórzyć w pewnym stopniu. Możesz trenować algorytm rozpoznawania obrazów z wadami i zapomnieć o ich usunięciu.