復現掃描全能王的增強銳化

• 2020 年 3 月 17 日
• 筆記

掃描全能王的增強銳化其實是自適應二值化的變體。

直接用 OpenCV 的函數會讓背景變花，因為背景是漸變的，直接拿均值當閾值的話，總有一些背景像素在閾值下面。所以需要將閾值乘以一個係數，比如 0.9，過濾掉所有背景。同時，因為文字的像素值很小，不受影響。

import numpy as np  from scipy import signal    def adaptive_thres(img, win=9, beta=0.9):      if win % 2 == 0: win = win - 1      # 邊界的均值有點麻煩      # 這裡分別計算和和鄰居數再相除      kern = np.ones([win, win])      sums = signal.correlate2d(img, kern, 'same')      cnts = signal.correlate2d(np.ones_like(img), kern, 'same')      means = sums // cnts      # 如果直接採用均值作為閾值，背景會變花      # 但是相鄰背景顏色相差不大      # 所以乘個係數把它們過濾掉      img = np.where(img < means * beta, 0, 255)      return img