導讀
本文主要介紹一個去除紙張中顔色筆迹/墨迹的執行個體，并将Halcon實作轉為OpenCV。
執行個體來源
執行個體來源于51Halcon論壇的讨論貼：
https://www.51halcon.com/forum.php?mod=viewthread&tid=4766
Halcon實作
參考回帖内容，将代碼整理如下:
read_image (Image, './test.jpg') get_image_size (Image, Width, Height) decompose3 (Image, ImageR, ImageG, ImageB) trans_from_rgb (ImageR, ImageG, ImageB, ImageY, ImageI, ImageQ, 'yiq') threshold (ImageQ, Regions, 132, 255) dilation_rectangle1 (Regions, RegionDilation, 25, 15) inpainting_texture (Image, RegionDilation, InpaintedImage, 5, 20, 0, 'none', 0)
如上圖所示，可以較好的去除圖中紅色和藍色的筆迹。
OpenCV實作
分析實作方法與思路:
[1] 将原圖從BGR顔色空間轉為YIQ顔色空間；
[2] 分離Q通道圖像對其做二值化處理；
[3] 矩形核做膨脹操作，将筆迹區域連接配接
[4] 将膨脹後的圖像作為mask，傳給inpaint函數，通過圖像修複來去除筆迹。
實作代碼(Python-OpenCV)：
#公衆号：OpenCV與Halcon視覺 import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('test.jpg') cv2.imshow('src',img) img_q = np.zeros((img.shape[0],img.shape[1],1),np.float32) for i in range(0,img.shape[0]): for j in range(0,img.shape[1]): B = img[i,j,0] G = img[i,j,1] R = img[i,j,2] img_q[i,j] = 0.214*R - 0.522*G + 0.309*B cv2.normalize(img_q, img_q, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX, -1) imgQ = cv2.convertScaleAbs(img_q) cv2.imshow('imgQ',imgQ) ret, thresImg= cv2.threshold(imgQ, 165, 255, cv2.THRESH_BINARY) cv2.imshow('thresh',thresImg) k1=np.ones((20,30), np.uint8)#指定膨脹核大小 thresImg = cv2.dilate(thresImg, k1, iterations=1) cv2.imshow('dilation', thresImg) result = cv2.inpaint(img,thresImg,3,cv2.INPAINT_NS) cv2.imshow('result', result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
逐漸效果示範
原圖：src
Q通道轉8位顯示：imgQ
二值化效果：thresImg
膨脹效果：dilation
inpaint修複效果：result
結尾語
[1] 提取筆迹的方法有很多種，本文使用的是YIQ顔色空間的Q通道圖像(直接對單個通道門檻值處理較簡單)，大家也可以使用其他顔色空間提取紅色和藍色即可(可能需要使用inRange函數在三個通道處理)；
[2] RGB顔色空間與YIQ顔色空間的轉換：
① 網上流行的轉換公式：
② Halcon算子幫助文檔中的轉換公式：
二者略有差異，本文使用的是Halcon幫助文檔中的轉換方法，直接計算得到Q通道圖像。
完整代碼(Python C++實作)與素材将釋出在知識星球中，有問題可以留言或在星球中提問。
相關文章連接配接：
Halcon缺陷檢測執行個體轉OpenCV實作(一)
Halcon缺陷檢測執行個體轉OpenCV實作(二)
Halcon缺陷檢測執行個體轉OpenCV實作(三)
Halcon缺陷檢測執行個體轉OpenCV實作(四)
Halcon缺陷檢測執行個體轉OpenCV實作(五) 混合顔色藥片缺陷檢測
Halcon缺陷檢測執行個體轉OpenCV實作(六) 瓶口缺陷檢測
Halcon轉OpenCV執行個體--複雜背景下缺陷檢測(附源碼)
更多視覺圖像處理相關内容，請長按關注：OpenCV與Halcon視覺。