【图像处理】镜头去污渍（未完全实现）：python + OpenCV

接上之前的个人面部数据集制作

个人面部数据集制作，opencv + python + C++_子根的博客-CSDN博客

引言

用笔记本的摄像头拍的面部数据，脸占整个图片的比例太小，如果太靠前摄像头眼镜又难受，所以用家里闲置的摄像头来拍，自己想摆什么POSS都行。

但是那个摄像头有点坏坏的，所以出街买了502胶水将它粘好，然后通电，发现胶水渗进镜头里去了，拍出来的图片带有污渍阴影，所以想呀图像处理的方法改善一下图片质量。

代码的思路是，先将源图每个通道【R、G、B】进行中值滤波一下，然后将污渍图片的每个通道进行高斯滤波（尽可能大），最后将处理过后的源图通道减去处理过后的污渍通道

 代码

import cv2

a = cv2.imread('F:/face/2.png')
(b, g, r) = cv2.split(a)
a_bH = cv2.medianBlur(b,1)
a_gH = cv2.medianBlur(g,1)
a_rH = cv2.medianBlur(r,1)
a = cv2.merge((a_bH, a_gH, a_rH))

b = cv2.imread('F:/face/aaa.png',1)
(b, g, r) = cv2.split(b)
b_bH = cv2.GaussianBlur(b,(35,35),0)
b_gH = cv2.GaussianBlur(g,(35,35),0)
b_rH = cv2.GaussianBlur(g,(35,35),0)
b = cv2.merge((b_bH, b_gH, b_rH))

bh = a_bH - b_bH
gh = a_gH - b_gH
rh = a_rH - b_rH

c = cv2.merge((bh, gh, rh))

# c = cv2.bitwise_and(a,b)
# c = cv2.subtract(a, c)

cv2.imshow('1', a)
cv2.imshow('2', b)
cv2.imshow('3', c)

cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

结果

效果还是有的，只是不太理想，比如说空白背景也被减掉了，显示成红色的了，不过影响不大（希望吧） 

参考博客：

python+opencv均值滤波，高斯滤波，中值滤波，双边滤波_月下花弄影的博客-CSDN博客_opencv python 高斯滤波

python+opencv直方图均衡化_我是小蚂蚁的博客-CSDN博客_opencv 直方图均衡化