本文共 521 字，大约阅读时间需要 1 分钟。

如何使用OpenCV检测并处理眩光

眩光是一种由于过度亮度引起的视觉感受，可能导致视觉模糊或不适。不同个体对眩光的敏感度差异较大，老年人通常更容易受到影响。

在图像处理中，我们可以通过以下步骤检测并处理眩光：

首先，将图像转换为灰度格式。然后应用高斯模糊以平滑图像，减少噪声干扰。接下来，使用阈值分割方法获取眩光区域。具体来说，将阈值设定在180以上，这样可以有效识别明亮区域。最终，将这些区域从图像中移除，生成清晰的背景图像。

以下是实现这一过程的代码示例：

def create_mask(image):    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)    blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (9,9), 0)    _, thresh_img = cv2.threshold(blurred, 180, 255, cv2.THRESH_BINARY)    thresh_img = cv2.erode(thresh_img, None, None, None, None)

通过这种方法，我们可以清晰地识别并处理眩光区域，以实现更好的图像处理效果。

转载地址：http://fhsfk.baihongyu.com/