如何用OpenCV算法高效去除图片中的阴影效果？

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一、前言：如果您自己打印过东西，应该有过这种经历。如果用自己拍的照片，在手机上看感觉清晰可见，但打印出来就是一片模糊。比如下面这两张图片：因为左边的图片有打印二字。

一、前言

如果你自己打印过东西，应该有过这种经历。如果用自己拍的图片，在手机上看感觉还是清晰可见，但是一打印出来就是漆黑一片。比如下面这两张图片：

因为左边的图片有大片阴影，所以打印出来的图片不堪入目（因为打印要3毛钱，所以第二张图片只是我用程序模拟的效果）。

那有什么办法可以解决吗？答案是肯定的，今天我们就来探讨几个去除阴影的方法。

二、如何去除阴影？

首先为了方便处理，我们通常会对图片进行灰度转换（即将图片转换成只有一个图层的灰色图像）。

然后我们分析一下，在上面的图片中有三个主色调，分别是字体颜色（黑色）、纸张颜色（偏白）、阴影颜色（灰色）。知道这点后我们就好办了。我们只需要把灰色和白色部分都处理为白色就好了。

那要我怎么才知道白色和灰色区域呢？对于一个8位的灰度图，黑色部分的像素大致在0-30左右。白色和灰色应该在31-255左右（这个范围只是大致估计，实际情况需要看图片）。如图：

左边是原图，右边是处理后的图片。我们将灰色和接近白色的部分都处理成了白色。

那下面我们就开始处理吧。

三、numpy的ndarray数组

可能有些读者没有接触过numpy，这里简单说一下。

numpy是一个第三方的模块，用它我们可以很方便的处理多维数组（ndarray数组）。而图片在OpenCV中的存储方式正好是ndarray，所以我们对数组的操作就是对图片的操作。