背景亮度未知时的背景减法

Question

我目前正在从事一个计算机视觉项目，并且我的大部分算法都可以正常工作。但是，我目前正在对每张图像手动进行背景减法。这是因为我能找到的最常见的背景减法算法都使用了阈值，我的项目应该处理比我要提取的对象更亮和更暗的背景。

这是我目前减去背景的方式（使用 python 和 scikit 堆栈）：

val = filters.threshold_otsu(image)
return image > val

当然，这只适用于比主体更暗的背景。我的想法是找出背景是否明亮，然后根据那个改变不等式的符号，但找不到办法做到这一点。

是否有一种背景减除算法能够同时处理明亮和黑暗的背景，或者有其他方法可以解决这个问题？

Answer 1

有几种自动阈值技术可用。大津就是其中之一。

import cv2
img = cv2.imread('noisy2.png',0)
ret2,th2 = cv2.threshold(img,0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)

Answer 2

一般情况下，没有固定的方法可以解决您的问题。前景和背景可以根据情况定义不同。

也就是说，使用一些启发式方法使算法在您的数据集上运行并非不可能。如果您能分享一些图片，让我们更好地理解您对前景和背景的定义，将会很有帮助。

以下是一些可能有用的启发式方法：

运行 Ostu 使用 THRESH_BINARY 和 THRESH_BINARY_INV 进行阈值处理。然后假设你的前景总是居中，选择中心区域的大部分是白色的结果。
如果前景总是大于背景，反之亦然，则计算白色区域的面积。

Background subtraction when background brightness is unknown