Подтвердить что ты не робот

Удаление водяного знака из изображения с помощью opencv

Прежде всего, у меня есть это изображение, и я хочу создать приложение, которое может обнаружить такие изображения и удалить из него круг (водяной знак).

изображение имеет водяной знак

int main(){
    Mat im1,im2,im3,gray,gray2,result;

    im2=imread(" (2).jpg");
    namedWindow("x",CV_WINDOW_FREERATIO);
    imshow("x",im2);

    //converting it to gray
    cvtColor(im2,gray,CV_BGR2GRAY);
    // creating a new image that will have the cropped ellipse
    Mat ElipseImg(im2.rows,im2.cols,CV_8UC1,Scalar(0,0,0));

    //detecting the largest circle
    GaussianBlur(gray,gray,Size(5,5),0);
    vector<Vec3f> circles;
    HoughCircles(gray,circles,CV_HOUGH_GRADIENT,1,gray.rows/8,100,100,100,0);

    uchar x;
    int measure=0;int id=0;
    for(int i=0;i<circles.size();i++){
        if(cvRound(circles[i][2])>measure && cvRound(circles[i][2])<1000){
            measure=cvRound(circles[i][2]);
            id=i;
        }
    }


    Point center(cvRound(circles[id][0]),cvRound(circles[id][1]));
    int radius=cvRound(circles[id][2]);
    circle(im2,center,3,Scalar(0,255,0),-1,8,0);
    circle(im2,center,radius,Scalar(0,255,0),2,8,0);
    ellipse(ElipseImg,center,Size(radius,radius),0,0,360,Scalar(255,255,255),-1,8);
    cout<<"center: "<<center<<" radius: "<<radius<<endl;



    Mat res;
    bitwise_and(gray,ElipseImg,result);
    namedWindow("bitwise and",CV_WINDOW_FREERATIO);
    imshow("bitwise and",result);

    // trying to estimate the Intensity  of the circle for the thresholding
    x=result.at<uchar>(cvRound(circles[id][0]+30),cvRound(circles[id][1]));
    cout<<(int)x;

    //thresholding the  output image
    threshold(ElipseImg,ElipseImg,(int)x-10,250,CV_THRESH_BINARY);
    namedWindow("threshold",CV_WINDOW_FREERATIO);
    imshow("threshold",ElipseImg);

    // making bitwise_or
    bitwise_or(gray,ElipseImg,res);
    namedWindow("bitwise or",CV_WINDOW_FREERATIO);
    imshow("bitwise or",res);

    waitKey(0);
}

Пока что я сделал:

  • Я конвертирую его в оттенки серого
  • Я обнаруживаю самый большой круг, используя круги hough, а затем создаю круг с таким же радиусом в новом изображении
  • Этот новый круг с серого цвета с использованием (bitwise_and) дает мне изображение только с этим кругом
  • Порог нового изображения
  • bitwise_or результат порога

Моя проблема в том, что любой черный текст на искривленной белой линии внутри этого круга не появился. Я попытался удалить цвет, используя значения пикселей вместо порога, но проблема такая же, как и любые решения или предложения?

Вот результаты: введите описание изображения здесь

4b9b3361

Ответ 1

Я не уверен, что в вашем случае приемлемо следующее решение. Но я думаю, что он работает немного лучше и не заботится о форме водяного знака.

  • Удалите штрихи с помощью морфологической фильтрации. Это должно дать вам фоновое изображение. background

  • Вычислить разностное изображение: разность = фон - начальная и пороговое значение: двоичный = порог (разность)

binary1

  • Порог фонового изображения и извлечение темной области, покрытой водяным знаком

темный

  • Из исходного изображения извлеките пиксели в области водяного знака и установите порог этих пикселей, затем вставьте их в более раннее двоичное изображение.

binary2

Выше приведено описание. Код ниже должен объяснить это лучше.

Mat im = [load the color image here];

Mat gr, bg, bw, dark;

cvtColor(im, gr, CV_BGR2GRAY);

// approximate the background
bg = gr.clone();
for (int r = 1; r < 5; r++)
{
    Mat kernel2 = getStructuringElement(MORPH_ELLIPSE, Size(2*r+1, 2*r+1));
    morphologyEx(bg, bg, CV_MOP_CLOSE, kernel2);
    morphologyEx(bg, bg, CV_MOP_OPEN, kernel2);
}

// difference = background - initial
Mat dif = bg - gr;
// threshold the difference image so we get dark letters
threshold(dif, bw, 0, 255, CV_THRESH_BINARY_INV | CV_THRESH_OTSU);
// threshold the background image so we get dark region
threshold(bg, dark, 0, 255, CV_THRESH_BINARY_INV | CV_THRESH_OTSU);

// extract pixels in the dark region
vector<unsigned char> darkpix(countNonZero(dark));
int index = 0;
for (int r = 0; r < dark.rows; r++)
{
    for (int c = 0; c < dark.cols; c++)
    {
        if (dark.at<unsigned char>(r, c))
        {
            darkpix[index++] = gr.at<unsigned char>(r, c);
        }
    }
}
// threshold the dark region so we get the darker pixels inside it
threshold(darkpix, darkpix, 0, 255, CV_THRESH_BINARY | CV_THRESH_OTSU);

// paste the extracted darker pixels
index = 0;
for (int r = 0; r < dark.rows; r++)
{
    for (int c = 0; c < dark.cols; c++)
    {
        if (dark.at<unsigned char>(r, c))
        {
            bw.at<unsigned char>(r, c) = darkpix[index++];
        }
    }
}