Supprimer l'arrière-plan (photo fantôme) d'une image avec des personnages ?

Question

J'essaie de faire de l'extraction de texte à partir de certaines images, cependant, celles-ci viennent avec un peu d'arrière-plan, j'ai essayé de "jouer" avec le contraste et la luminosité, ainsi que d'appliquer des techniques de seuillage comme otsu.

Avez-vous des suggestions pour améliorer l'extraction ? Je laisse ci-dessous quelques parties du traitement, ainsi que l'entrée et la sortie, toute recommandation sera la bienvenue.

Entrée :

Sortie :

Traitement :

enhancer = ImageEnhance.Brightness(img)
img = enhancer.enhance(1.62)  # 1.8
enhancer2 = ImageEnhance.Contrast(img)
img = enhancer2.enhance(1.8)  # 2
img = np.array(img)
thresh = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)[1]

Answer 1

Vous devez effectuer un seuil adaptatif. L'algorithme divise l'image en blocs de taille prédéfinie. Chaque bloc se voit attribuer une valeur seuil différente en fonction de l'intensité des pixels qu'il contient. Dans l'exemple suivant, le seuil est obtenu sur la base d'une pondération gaussienne appliquée à la somme de toutes les valeurs de pixels dans chaque bloc (les valeurs de pixels similaires ont une pondération plus importante sur la base d'une courbe gaussienne). La binarisation est effectuée sur la base de cette valeur pour chaque bloc. Vérification cette page pour plus d'informations

Pour l'image donnée, j'ai essayé ce qui suit :

im = cv2.imread('text_block.jpg')
green_channel = im[:,:,1]
th = cv2.adaptiveThreshold(green_channel, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 27, 6)

Vous devrez essayer d'ajuster les paramètres pour obtenir un meilleur résultat. Essayez également cv.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C