如何使用openCV python去除文本文档中的水印？
使用OpenCV和Python去除文本文档中的水印可以通过以下步骤实现：
- 导入所需的库和模块：
import cv2
import numpy as np- 加载文本文档图像：
image = cv2.imread('document_with_watermark.png')- 将图像转换为灰度图像：
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)- 应用图像阈值处理来提取水印区域：
ret, threshold = cv2.threshold(gray, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)- 执行形态学操作来去除噪声：
kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
opening = cv2.morphologyEx(threshold, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=1)- 找到水印区域的轮廓：
contours, hierarchy = cv2.findContours(opening, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)- 创建一个掩膜图像来覆盖水印区域：
mask = np.zeros(image.shape[:2], dtype=np.uint8)
cv2.drawContours(mask, contours, -1, (255), thickness=cv2.FILLED)- 使用掩膜图像来去除水印：
result = cv2.inpaint(image, mask, 3, cv2.INPAINT_TELEA)- 显示去除水印后的图像：
cv2.imshow('Result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()这些步骤将加载包含水印的文本文档图像，将其转换为灰度图像，应用阈值处理来提取水印区域，执行形态学操作来去除噪声，找到水印区域的轮廓，创建一个掩膜图像来覆盖水印区域，最后使用掩膜图像来去除水印并显示结果。
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。它可以用于图像处理、图像分析、目标检测、人脸识别等多个领域。在云计算领域，OpenCV可以与其他云服务和工具集成，用于图像处理和计算机视觉任务的自动化和批量处理。
腾讯云提供了一系列与图像处理相关的产品和服务，例如腾讯云图像处理（Image Processing）服务，可以用于图像识别、图像分析、图像搜索等任务。您可以通过以下链接了解更多关于腾讯云图像处理服务的信息： https://cloud.tencent.com/product/imgpi
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在查看相关帖子后，我使用了阈值和rho参数，但这并没有帮助。关于更多细节，我已经附上了密码。为什么霍夫变换找不到图像中的垂直线？任何解决这一任务的建议都是受欢迎的。谢谢。
输入图像：
Hough变换图像：
绘制轮廓：
import cv2
import numpy as np
import pdb
img = cv2.imread('/home/user/D
浏览 0提问于2017-07-25得票数 5
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完全检测形状轮廓的openCV问题
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ap.add_argument("-i","--image", help = "path to an image", required =
True)
args = vars(ap.parse_args())
image = cv2
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这是输入图像和Canny边缘检测结果：
就像你看到的，它就快到了。我已经有了床的轮廓，尽管右上角有一个空隙--这使我无法探测到一个封闭的矩形。
下面是我正在运行的代码：
import cv2
import numpy as np
def contoursConvexHull(contours):
print("contours length = ", len
浏览 3提问于2017-03-10得票数 6
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等高线区域不会显示所有相关区域
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#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
void changeGain(cv::Mat&,double,int);
int main(int argc, char** argv)
{
// Load the original image and make a duplication
cv
浏览 5提问于2017-12-21得票数 1
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如何才能更有效地对后续图像进行预处理？
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)
并应用于预处理，使其看起来像这样，以便针脚和织物的其余部分很容易区分(例如。如下所示)
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理想的预处理应该是
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第2步：
第3步：
第4步：
目前，我正在使用一个可怕的混杂的OpenCV函数来实现我上面发布的结果；这很糟糕，也不够好，因为我想创建一个实时系统。我想听听你对如何优化下面代码的见解
我没有足够的声誉来发布图片，这就是为什么我发布了超链接:)
image = cv2.imread("C:/Users/name/Downloads/timepass/1.j
浏览 16提问于2021-02-13得票数 2
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如何使用opencv从皮肤图像中去除头发？
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我的工作是识别皮肤斑点。为此，我处理了一些不同噪音的图像。这些噪音之一是毛发，因为我在的区域有毛发的图像(ROI)。如何减少或消除这些类型的图像噪声？
下面的代码减少了毛发所在的区域，但没有删除位于感兴趣区域(interest，ROI)之上的毛发。
import numpy as np
import cv2
IMD = 'IMD436'
# Read the image and perfrom an OTSU threshold
img = cv2.imread(IMD+'.bmp')
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR
浏览 1提问于2018-10-17得票数 7
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乳腺X线最大轮廓的OpenCV分割
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这可能有点“一般”的问题，但我如何执行灰度图像分割和保持最大的轮廓？我试图从乳房X光片中去除背景噪声(即标签)，但我没有成功。这是原始图像：
首先，我应用AGCWD算法(基于论文“利用加权分布的自适应伽玛校正有效增强对比度”)来获得更好的图像像素对比度，如下所示：
之后，我尝试执行以下步骤：
使用OpenCV的KMeans聚类算法进行图像分割：
enhanced_image_cpy = enhanced_image.copy()
reshaped_image = np.float32(enhanced_image_cpy.reshape(-1, 1))
number_of_c
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用于突出皮肤缺陷的算法：
import numpy as np
import cv2
#Read the image and perform threshold
img = cv2.imread('IMD006.bmp')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_
浏览 0提问于2018-10-10得票数 7
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如何去除乳房X线标记伪影
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我有一个乳房X线摄影图像数据集(迷你DDSM)。这些图像显示字母伪影，表示我的ML模型的左或右妈妈和其他无用信息，所以在训练模型之前，我想管理这个数据集。
在本文中，，他们使用Otsu的二值化和打开乳房X线片来清理图像(10页第5页)：
到目前为止，我已经编写了以下代码：
im = io.imread('/content/drive/MyDrive/TFM/DDSMPNG/ALL2/0.jpg')
# thresholding
thresh = im > filters.threshold_otsu(im)
# opening with a disk structu
浏览 3提问于2021-04-23得票数 2
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如何提高边缘检测和从图像中去除背景？
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我使用下面的代码删除图像的回圈，只突出显示我感兴趣的区域(ROI)，但是，该算法在某些图像中的行为方式是错误的，丢弃了污点(ROI)并与背景一起删除。
import numpy as np
import cv2
#Read the image and perform threshold
img = cv2.imread('photo.bmp')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blur = cv2.medianBlur(gray,5)
_,thresh = cv2.threshold(blur,0,255,cv2.TH
浏览 1提问于2018-10-15得票数 2
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删除opencv中围绕文本的黑线
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我试图删除围绕文本的黑线，如果有任何。我的目的是有足够的一部分图像，以提取其中的每一个字符。当我试图提取字符时，额外的黑线是噪音。
我尝试过在opencv中使用填充，但是在黑线从左上角开始之前，图像包含了一些白色像素。所以它没有结果。我试图通过寻找轮廓来裁剪，但即使这样也不起作用。图像如下：
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('./Cropped/22.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_,thresh = cv2.threshold(gra
浏览 0提问于2019-06-06得票数 0
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查找最大的等高线- OpenCV，Python -获取错误
python、opencv、image-processing、contour
我试图在图像中找到汽车周围的最大轮廓。
为了找到轮廓，我从官方的OpenCv文档中学到了以下内容：
#convert the image to grayscale from rgb
1. image_gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_RGB2GRAY)
2. threshold = cv2.threshold(image_gray, 127,(0,255,0),0)
3. image2, contours_list, hierarchy = cv2.findContours(threshold, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN
浏览 2提问于2019-02-10得票数 1
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用OpenCV提高/优化等高线的精度
python、image、opencv、image-processing、computer-vision
我试图处理一个简单的应用程序，在培养皿的照片上计数细菌菌落。我主要使用python和cv2库。
我正在使用上面的代码：
#reading image (reading is fixed for tests) and putting Opening morphological transformation to improve edge visibility
img = cv2.imread("image1.jpg",1)
img = cv2.resize(img,(500,500))
kernel = py.ones((7,7),py.uint8)
open = cv2.mor
浏览 1提问于2019-07-20得票数 3
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OpenCV将轮廓与网络摄像头流隔离
c++、opencv、cinder
我在试着把一个人的轮廓从未知的视频流中分离出来。(用户网络摄像头)，使用C++/Cinder/OpenCV。我已经识别和绘制了轮廓，但我没有得到整个人的轮廓，只有元素(头发，眼睛等)。
我使用: BackgroundSubtractorMOG2来删除背景。模糊以删除噪波。自适应阈值。在一定的复杂性上找到并绘制等高线。
代码：
Surface surface;
surface = mCapture.getSurface();
// To texture for display
textureCapture = Texture( surface );
// Greyscale
浏览 3提问于2012-12-07得票数 1
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如何使用opencv和Python在ROI中查找轮廓？
python、opencv、roi
我试图在图像的特定区域中找到轮廓。是否可以只显示ROI内部的轮廓，而不显示图像其余部分的轮廓？我在另一篇类似的文章中读到，我应该使用口罩，但我认为我没有正确使用它。我是openCV和Python的新手，所以任何帮助都是非常有用的。
import numpy as np
import cv2
cap = cv2.VideoCapture('size4.avi')
x, y, w, h= 150, 50, 400 ,350
roi = (x, y, w, h)
while(True):
ret, frame = cap.read()
gray = cv2.cv
浏览 0提问于2017-02-02得票数 7
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2回答
Python中使用边缘检测和scikit-image的背景去除/掩蔽
python、opencv、imagemagick、scikit-image、mahotas
我想从源原始图像创建两个图像，在本例中是佳能CR2。我已经对原始转换进行了排序，并进行了一些处理。我最终的图像需要是一个PNG与阿尔法蒙版和95%的质量JPG与阿尔法区域，而不是填充黑色。我在这里设置了一个测试图像，显示了我在检测对象方面已经走了多远：
所以基本上，正如你所看到的，我想将对象与灰色背景分开。我还想尽可能地屏蔽掉灰色背景上投射的任何阴影，最好是完全遮盖。我使用的是我自己编写的Python2脚本，到目前为止主要是scikit image。如果需要，我会切换到另一个与Python兼容的图像处理库。此外，我需要在内存中执行所有步骤，以便在使用PNG和JPG完成所有图像处理时只保存一次
浏览 3提问于2016-05-15得票数 3
1回答
用opencv标记静脉
python、opencv、image-processing
我试图找出一种方法，用Python中的OpenCV标记图像中的静脉。我遇到的大多数类似的文章都是用CLAHE来产生结果的，我在灰度图像上做了多次CLAHE，它确实使静脉更容易看到，但是我想不出用不同的颜色标记静脉的方法。CLAHE还显著降低了整体图像质量。
我的输入图像：
在CLAHE 4次之后：
代码：
import numpy as np
import cv2
def multi_clahe(img, num):
for i in xrange(num):
img = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGri
浏览 4提问于2017-09-13得票数 2
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3回答
利用Python语言中的OpenCV轮廓线分析荧光细胞图像
python、opencv、image-processing、contour
我正在尝试使用OpenCV中的轮廓来计数荧光细胞并计算总的荧光面积。在探索Scikit Image中的选项并尝试斑点检测之后，这似乎是我的图像类型最简单的方法。不幸的是，我似乎不能在单元格周围画出轮廓。知道我做错了什么吗？
import cv2
import numpy as np
#import image
image = cv2.imread('Microcystis1.png')
cv2.imshow('image',image)
cv2.waitKey(0)
#Convert image to Grayscale
gray = cv2.cvtColo
浏览 0提问于2020-07-04得票数 1
1回答
基于OpenCV的轮廓识别
python、opencv、computer-vision、contour
我有一个图像中的对象集合。检查示例输入图像。
我想找出每个物体的轮廓。我按照下面的方法使用OpenCV2识别轮廓
gray = cv2.cvtColor(input_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = cv2.GaussianBlur(gray, (7, 7), 0)
edged = cv2.Canny(gray, 50, 100)
dilate= cv2.dilate(edged, None, iterations=1)
erode= cv2.erode(dilate, None, iterations=1)
cnts = cv2.findContours(e
浏览 1提问于2018-10-10得票数 3
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1回答
Python OpenCV HoughCircles没有给出好的结果
python、opencv、geometry、contour
我需要做快速和准确的圆检测，所以我认为使用OpenCV的Hough循环将是一个很好的选择。不幸的是，不管我给它的图像有多好，我调整了多少参数，它都拒绝检测图像中的所有圆圈。这是我的输入图像：
我想探测每一个这样的圆圈。首先，我通过一个彩色过滤器运行图像来提取灰度
frame = cv2.imread("new1.JPG")
hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
lower_gray = np.array([0, 0, 0], dtype=np.uint8)
upper_gray = np.array([100,100,
浏览 9提问于2015-02-15得票数 2
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