前言
浏览OpenCV相关文章时看到了《基于OpenCV的图像阴影去除》，源码也是用pytyon实现的，分析了一下其原理，这篇我们用OpenCV的C 版来实现一下。
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来源
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_42722197/article/details/110790222
原文源码：https://github.com/kavyamusty/Shading-removal-of-images
本文用的图片也是源码中提供的测试图片。
# | 实现思路 |
|---|---|
1 | 图将转为灰度图 |
2 | 将灰度图进行膨胀操作 |
3 | 膨胀后的图再进行腐蚀操作 |
4 | 先膨胀后腐蚀后的图减去原灰度图再取反 |
5 | 将取反后的图使用归一化将白色背景修改贴近原图 |
实现效果
从上图中可以看到，最左边为原图转换的灰度图，中间图为去掉阴影后再归一化后的图，最右边是直接通过去掉阴影实现的图。
代码实现
微卡智享
代码语言：javascript复制#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include "CvUtils.h"
using namespace cv;
using namespace std;
int main(int argc, char** argv) {
Mat src = imread("E:/DCIM/Test_image.jpg");
CvUtils::MatResize(src, 800, 520);
//imshow("src", src);
//1.将图像转为灰度图
Mat gray;
cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);
CvUtils::SetShowWindow(gray, "gray", 0, 30);
imshow("gray", gray);
//定义腐蚀和膨胀的结构化元素和迭代次数
Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3));
int iteration = 9;
//2.将灰度图进行膨胀操作
Mat dilateMat;
morphologyEx(gray, dilateMat, MORPH_DILATE, element, Point(-1, -1), iteration);
//imshow("dilate", dilateMat);
//3.将膨胀后的图再进行腐蚀
Mat erodeMat;
morphologyEx(dilateMat, erodeMat, MORPH_ERODE, element, cv::Point(-1, -1), iteration);
//imshow("erode", erodeMat);
//4.膨胀再腐蚀后的图减去原灰度图再进行取反操作
Mat calcMat = ~(erodeMat - gray);
CvUtils::SetShowWindow(calcMat, "calc", gray.cols*2, 30);
imshow("calc", calcMat);
//5.使用规一化将原来背景白色的改了和原来灰度图差不多的灰色
Mat removeShadowMat;
normalize(calcMat, removeShadowMat, 0, 200, NORM_MINMAX);
CvUtils::SetShowWindow(removeShadowMat, "dst",
gray.cols, 30);
imshow("dst", removeShadowMat);
waitKey(0);
return 0;
}说明
如果只复制代码可以将CvUtils的引用都去掉，这个类中我写了几个静态函数，主要是加载的图像在当前屏幕分辨率下能够显示全，还有就是自己设定图像显示的区域位置。
源码地址
https://github.com/Vaccae/OpenCVDemoCpp.git
点击下方的原文链接可以跳转到码云的源码地址。
完
