用Python对照片进行去噪

我有以下图片，这是一本旧书的扫描件。我想消除背景中的噪音（有点红），这是由于扫描旧照片而产生的

更新：

应用

opencv

后，按照中的参数设置，我将获得以下输出。

请帮忙修理这个

我正在使用的代码：

import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

def display_image_in_actual_size(im_data):

    dpi = 80
    height, width, depth = im_data.shape

    # What size does the figure need to be in inches to fit the image?
    figsize = width / float(dpi), height / float(dpi)

    # Create a figure of the right size with one axes that takes up the full figure
    fig = plt.figure(figsize=figsize)
    ax = fig.add_axes([0, 0, 1, 1])

    # Hide spines, ticks, etc.
    ax.axis('off')

    # Display the image.
    ax.imshow(im_data, cmap='gray')

    plt.show()

img = cv2.imread('scan03.jpg')

dst = cv2.fastNlMeansDenoisingColored(img,None,10,10,7,21)

display_image_in_actual_size(img)
display_image_in_actual_size(dst)

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opencv

库有两个denoisong函数

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您可以通过示例阅读

opencv

库有两个denoisong函数

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您可以通过示例阅读

一些接近阈值像素值的像素的颜色将受到影响，但这取决于任务，这里有一个解决方案，您可以将阈值调整为适合您任务的值，也可以删除中值滤波器，或降低西格玛值

（5）

如果它严重影响文本，可能会产生一些不希望出现的噪音，但文本是可读的

将numpy导入为np
将matplotlib.pyplot作为plt导入
进口cv2
#读取图像
img=cv2.imread（'input.jpg'）
#BGR-->RGB
RGB=cv2.CVT颜色（img，cv2.COLOR_BGR2RGB）
#BGR-->灰色
灰色=cv2.CVT颜色（img，cv2.COLOR\U BGR2GRAY）
#设置阈值
th_白=210
THU黑色=85
#复制原始灰色
蒙版\白色=灰色。复制（）
mask_black=gray.copy（）
#阈值
蒙版白[蒙版白=黑]=255
#中值过滤（如果文本不可读，可以删除）
中间白=cv2.中间白（遮罩白，5）
中间黑=cv2.中间黑（遮罩黑，5）
#屏蔽3通道
遮罩白3=np.堆栈（[中间白，中间白，中间白]，轴=2）
遮罩黑色3=np.堆栈（[中间黑色，中间黑色，中间黑色]，轴=2）
#遮罩图像（RGB格式）
结果1=np.最大值（遮罩白3，RGB）
结果2=np.最小值（遮罩3，结果1）
#将结果可视化
plt.imshow（结果2）
打印轴（“关闭”）
plt.show（）

某些像素接近阈值的颜色会受到影响，但这取决于任务，这里有一个解决方案，您可以将阈值调整为适合您任务的值，也可以删除中值滤波器，或者如果严重影响文本，则减少sigma值

（5）

，您可能有一些不需要的噪音，但文本是可读的

将numpy导入为np
将matplotlib.pyplot作为plt导入
进口cv2
#读取图像
img=cv2.imread（'input.jpg'）
#BGR-->RGB
RGB=cv2.CVT颜色（img，cv2.COLOR_BGR2RGB）
#BGR-->灰色
灰色=cv2.CVT颜色（img，cv2.COLOR\U BGR2GRAY）
#设置阈值
th_白=210
THU黑色=85
#复制原始灰色
蒙版\白色=灰色。复制（）
mask_black=gray.copy（）
#阈值
蒙版白[蒙版白=黑]=255
#中值过滤（如果文本不可读，可以删除）
中间白=cv2.中间白（遮罩白，5）
中间黑=cv2.中间黑（遮罩黑，5）
#屏蔽3通道
遮罩白3=np.堆栈（[中间白，中间白，中间白]，轴=2）
遮罩黑色3=np.堆栈（[中间黑色，中间黑色，中间黑色]，轴=2）
#遮罩图像（RGB格式）
结果1=np.最大值（遮罩白3，RGB）
结果2=np.最小值（遮罩3，结果1）
#将结果可视化
plt.imshow（结果2）
打印轴（“关闭”）
plt.show（）

您还想“增白”红色吗？如果是这样的话，你可能想研究一下白平衡的修正。你也想“变白”红色吗？如果是这样的话，你可能想研究一下白平衡修正。我尝试使用

opencv

。我得到的输出有点蓝。我已经更新了问题中的输出。可能是我不确定是否设置了导致输出如此的参数。你能帮忙吗？嗨。我尝试使用

opencv

。我得到的输出有点蓝。我已经更新了问题中的输出。可能是我不确定是否设置了导致输出如此的参数。你能帮忙吗？