如何使用OpenCV从图像中删除局部平均颜色

我有一个温和的梯度背景和尖锐的前景特征，我想检测图像。我希望在图像中找到绿色圆弧。但是，绿色圆弧相对于背景仅为绿色（它们是半透明的）。绿色弧也只有一到两个像素宽

因此，对于图像的每个像素，我想减去周围像素的平均颜色。周围的5x5或10x10像素就足够了。这应该保持前景特征相对不变，但删除软背景，然后我可以选择绿色通道进行进一步处理

有没有办法有效地做到这一点？它不需要特别精确，但我想在1080p图像上以30Hz的频率运行它

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根据背景梯度的平滑程度，边缘检测和膨胀可能会对您很有效

边缘检测将输出示例中显示的3条线，并放弃背景渐变（同样，取决于平滑度）。然后，放大图像将加厚边缘，使线条轮廓更加明显

可以将此边贴图叠加到原始图像上，如下所示：

Mat src,edges;
//perform edge detection on src and output in edges. 
Mat result;
cvtColor(edges,edges,cv2.COLOR_GRAY2BGR);//change mask to a 3 channel image 
subtract(edges,src,result);
subtract(edges,result);

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结果应仅包含3条带3种颜色的线。从这里开始，您可以应用颜色过滤来选择绿色。您可以通过对图像进行简单的框模糊，然后从原始图像中减去该框模糊来实现这一点：

blur(img,blurred,Size(15,15));
diff=img-blurred;

我在一张1920x1080的图像上试过这个，在一张像样的iMac上，模糊需要25毫秒，减法需要15毫秒

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如果你的背景变化不快，您可以在第二个线程的几帧空间内计算模糊度，并继续重复使用它，直到几帧后重新计算它，这样您的每30帧只需进行15毫秒的减法运算，而不是45毫秒的处理。

传统方法是先模糊，然后进行减法运算。你可能会发现，如果准确度不是那么重要，你可以将图像有效地缩小到原始大小的1/4或更小，然后在更小的图像上使用更小的模糊/平均半径（这会更快），然后在减去之前将其缩小到原始大小。我没有对其进行基准测试或实现它，但是Scale2x算法看起来很有趣，并且被认为足够重要，可以包含在CImg库中。不确定您是否意识到，但是如果您从每个像素中减去周围9x9区域的平均值，您会得到颜色的失真。。。我做了一些基准测试，在我的机器上使用1920x1080图像，框模糊大约需要25ms，减法大约需要15ms，你的肯定会有所不同，但可能在单独的线程中进行框模糊，并且仅每10-30帧进行一次，除非背景变化非常快，然后你将只有15毫秒的减法时间，这在30帧的视频上可能是可以的。模糊减法效果很好，请做出正确的回答，以便我可以批准它