如何识别图像中的阴影

Michael20060814 2019-03-28 02:54:02

各位大神看看，这个阴影能不能识别：

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赵4老师 2019-03-29

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先增强对比度

去除彩色图像中的阴影，以便于图像分割，物体识别以及跟踪

阴影是自然界中普遍存在的一种物理现象,图像中阴影的存在会对物体识别、目标追踪等计算机视觉的相关问题造成不利的影响,因此研究图像中阴影的检测和去除算法是十分必要的。静态图像中的阴影处理一直是一个比较困难的问题,在分析了阴影的成因和光谱属性的基础上,对静态图像中的阴影检测和阴影去除算法进行了研究。阴影检测是阴影处理算法的基础,阴影检测算法的准确性直接影响之后阴影去除算法的效果。最近的研究表明,对立色彩空间中的红-绿通道与阴影具有最大的无关性。

通过使用梯度和阈值技术，我们可以有效地检测和分割图像中的阴影区域。阴影检测是计算机视觉中的一项重要任务，它可以帮助我们理解图像中的光照条件并提取有用的信息。在本文中，我们将使用OpenCV库来实现图像阴影检测，并提供相应的源代码。通过计算梯度幅值和方向，我们可以获得图像中的阴影信息。最后，我们使用OpenCV的imshow函数显示原始图像和阴影掩码。原始图像将以彩色显示，而阴影掩码将以二进制图像显示，其中阴影区域为白色，非阴影区域为黑色。根据梯度幅值是否小于阈值，我们可以将其分类为阴影或非阴影区域。

阴影检测和去除是许多计算机视觉应用中的一项重要的预处理任务。在图像分割过程中，阴影可能会产生错误的片段。此外，在对象检测算法中，阴影可能被错误地检测为对象。目前已有多种研究提出了各种基于像素和基于区域的方法来检测并去除图像中的阴影。大多数的阴影检测方法都需要多幅图像来进行相机的校准，但是最好能够从单一图像中提取阴影。同时，从单一图像中区分黑暗物体和阴影也具有一定的难度。在阴影区域检测和去除的工作上，基于LAB等效图像的RGB图像的平均值选择阴影检测方法卓有成效。

OpenCV&C++代码实现图像阴影调整

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