Python 将图像中颜色的不同阴影转换为一种颜色

我如何将浅灰色背景色（其阴影变化）转换为单一颜色，例如浅灰色？我想深灰色的背景色顶部嵌入是一个单一的颜色以及。到目前为止，我所做的是用两个最接近的颜色名称（“浅灰色”和“浅灰色”）分配这两个区域，并最小化每个像素的r、g、b的平方差之和，并从WebColor模块获得最接近的颜色

rd = (r_c - requested_color[0]) ** 2
gd = (g_c - requested_color[1]) ** 2
bd = (b_c - requested_color[2]) ** 2

原始图像：

由python代码生成的图像：

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您可以看到，沿着边界，我无法获得您在原始图像中看到的浅灰色。

您要做的是称为阈值化

有关如何使用OpenCV和Python执行此操作的一般介绍，请参见：

我在这里修改了代码的一些参数：

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

img = cv2.imread('image.png',0)
img = cv2.medianBlur(img,7)
ret,th1 = cv2.threshold(img,160,255,cv2.THRESH_BINARY)
th2 = cv2.adaptiveThreshold(img,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,cv2.THRESH_BINARY,31,5)
th3 = cv2.adaptiveThreshold(img,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,cv2.THRESH_BINARY,31,5)
titles = ['Original Image', 'Global Thresholding (v = 127)',
'Adaptive Mean Thresholding', 'Adaptive Gaussian Thresholding']
images = [img, th1, th2, th3]
for i in xrange(4):
    plt.subplot(2,2,i+1),plt.imshow(images[i],'gray')
    plt.title(titles[i])
    plt.xticks([]),plt.yticks([])
plt.show()

正如您在生成的图像中所看到的，图像的问题在于背景强度的强烈变化。在不知道图像来源的情况下，我会从以下两个选项中的一个开始，然后再尝试通过软件解决此问题：

1.）获得更均匀的照明

2.）如果不可能，并且所有图像的照明都相同，则仅制作背景的空图像，并将其从其他图像中减去，以获得更均匀的照明

重要的是要了解这不是软件问题：在边界区域，背景比图像中间附近位置的结构更暗。您可以通过检查单个像素的灰度值来检查这一点。只有你的眼睛才能很好地补偿这一点。下面列出的自适应阈值技术试图找到合适的局部阈值，但这是有限制的。不过，您可能会找到更合适的参数，但我建议的第一件事是研究照明的均匀性

[编辑]

我在下面添加了一段额外的代码，用于处理图像，它允许您

• 使用滑块调整阈值
• 使用鼠标右键再次查看原始图像，检查 不同鼠标位置的灰度值，并通过单击鼠标右键 再次单击鼠标按钮，切换回阈值视图并使用灰度值 最后一个鼠标位置的值作为新阈值

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感谢您提供此解决方案…非常有用。然而，我有一个关于阈值化图像细节的问题：尽管阈值化使图像在边界附近变得更好，但它使内部区域更亮（深灰色区域）。是否有可能从图像#2获得内部区域，从图像#3（或#4）获得边界区域？我需要首先更好地理解您的一些限制和意图：1）您是否有更多类似的图像要检查？如果是，你能提供一些吗？（涵盖变化方面）2）你在准确性方面的最终目标是什么，你想可视化吗，你想测量面积吗，你想找到质心吗…嗨…参考你的评论：1）我在问题的更新部分添加了两张图片。2） 我的目标是计算被深灰色占据的像素数（占图形总面积的分数）。关于更改图像的数组大小，我有一个问题：当前，阈值化后图像的输出数组大小

（1601043）

…有没有办法为阈值化后获得的输出数组提供自定义大小？有关cv2使用的函数的文档很少，并且缺少对所用变量的解释。输出与输入大小相同。您可以使用上面引用的教程中的resize函数cv2.resize（）更改图像大小。

import cv2
import numpy as np

mode = ""
Schwelle =0

def nothing(x):
    pass

def read_pixel(event,x,y,flags,param):
    global mode, Schwelle
    if event == cv2.EVENT_MOUSEMOVE:
        if mode == "Analyse":
            ix,iy = x,y
            font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
            img2=img.copy()
            cv2.putText(img2,str(ix)+" "+str(iy)+": "+str(img[y,x]),(50,50), font, 1,(255,255,255),2,cv2.LINE_AA)      
            cv2.imshow('image',img2)
    elif event == cv2.EVENT_RBUTTONDOWN:
        if mode == "Analyse":
            mode=""
            Schwelle=img[y,x]
            cv2.createTrackbar('Schwelle','image',Schwelle,255,nothing)            
        else:
            mode = "Analyse"
    elif event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
        Schwelle= img[y,x] 

img =cv2.imread('image.png',0)
cv2.namedWindow('image')
cv2.setMouseCallback('image',read_pixel)
cv2.createTrackbar('Schwelle','image',128,255,nothing)

while(1):
    k = cv2.waitKey(1) & 0xFF
    if k == 27:
        break

    if mode != "Analyse":
        Schwelle = cv2.getTrackbarPos('Schwelle','image')
        ret,thresh1 = cv2.threshold(img,Schwelle,255,cv2.THRESH_BINARY)
        cv2.imshow('image',thresh1)

cv2.destroyAllWindows()