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问题描述

如何从复杂背景中提取低对比度的白纸轮廓？图像可能是手机拍摄的屏幕，存在液晶颗粒和摩尔纹干扰。

低对比度白纸提取

第一步：保边降噪

分析题主给的这个图，首先因为很可能是手机直接拍摄的屏幕，所以需要先去除液晶颗粒和摩尔纹的影响，与此同时，为了尽量减少边缘对比度的损失，考虑进行保边去噪（edge-preserving denoising），我使用的是kaiming的快速导向滤波算法（又快又好的保边降噪首选算法），得到下图

第二步：提取蓝色通道

接着，简单地提取蓝色通道，进一步减弱纸张上以及附近的颜色变化干扰，得到一个灰度图

第三步：形态学闭操作

再设法去除相对于纸张来说，比较细小的目标，这里就可以使用形态学闭操作处理（核宽71，核高25，kernel形状为矩形）

第四步：轮廓定位

然后使用我们比较成熟的轮廓定位算法（和普通的斑点分析方法比，增加了很多关于轮廓长度过滤、相近轮廓拼接等集成功能），调参后得到下图

最终结果

重新组织一下展示方式，看一下轮廓放回到原图上的效果，并基于轮廓做一个抠图之后如下

如果当做一次性的图像处理过程来做的话，以上处理方式也行。如果要对批量的类似图片进行处理，期望结果都稳定的话，那上面的方法还不够稳定，对参数的变化过于敏感。

下图是加载灵闪Task之后的界面显示结果

知乎链接

请问opencv 低对比度背景该如何提取？ - 知乎