首页 > 解决方案 > 如何找到(找出)图像的像素化部分

问题描述

我想找到图像的像素化部分。
例如,

示例图像

在此处输入图像描述

然后,我想通过边界框找到像素化的“区域”。
起初,我认为 R-CNN 可能会有所帮助,但后来,我认为仅使用传统方法也可以解决这个问题,例如寻找图像熵的差异......等等。

有没有解决这个问题的方法?
谢谢你。

标签: imageblurvision

解决方案


只是大声思考......像素化区域是纯色区域,因此它们的方差和标准偏差非常低,因此,我们可以尝试使用ImageMagick进行一些实验,它包含在大多数 Linux 发行版中,可用于 macOS 和 Windows .

如果我们拍摄您的图像并转为灰度,然后计算每个像素周围 7x7 区域的标准偏差,然后反转以使标准偏差最低的区域变亮,然后标准化为整个黑白范围并阈值非常最亮像素:

convert p.png -colorspace gray -statistic standarddeviation 7x7  -negate -normalize -threshold 99.99% result.png

在此处输入图像描述

稍微改变一下数字:

convert p.png -colorspace gray -statistic standarddeviation 3x3  -negate -normalize -threshold 99.9% result.png

在此处输入图像描述


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