Opencv-Python图像预处理之手掌指纹提取@TOC[0]

读取图像

首先用到Opencv的imread（）函数将要预处理的图像进行读取

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读取图像
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img = cv2.imread("/home/wei/test.jpg", -1)
img = cv2.resize(img, (960, 640))          #由于原图太大，所以压缩一下图像的小

图像将被缩放（这应该是所有预处理所必需的）

使用Opencv的cvtColor()函数，参数设置cv2.COLOR_RGB2GRAY（RGB图像转GRAY）

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图像灰度化
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img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)

由于图像经过二值变换，细纹不是很明显。这时候就需要增加对比度来突出手掌纹路了“

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图像灰度化
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img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
cv2.imshow("img_gray", img_gray)

左为原图，右为对比度增强后的图像

图像边缘检测（Laplacian）

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边缘检测Laplacian
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img_Laplacian = cv2.Laplacian(o, cv2.CV_8U, o, ksize = 5)
cv2.imshow('img_Laplacian', img_Laplacian)

进行边缘检测后，会发现即使提取了纹理，也存在很多噪声点，纹理不清晰、不清晰，必须进行形态学操作。

开放式操作

先进行腐蚀再进行膨胀就叫做开运算。开运算 (image)= 膨胀 (腐蚀 (image))

图像被腐蚀后，去噪，但图像被压缩；腐蚀图像的膨胀可以去除噪声并保持原始形状。

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开运算
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kernel = np.ones((2,2), np.uint8)
erosio1 = cv2.erode(img_Laplacian, kernel, iterations = 1)
dilate1 = cv2.dilate(erosio1, kernel, iterations = 1)
res = np.hstack((erosio1,dilate1))
cv2.imshow("res", res)

左边是腐蚀，右边是腐蚀图像的膨胀操作（开运算）。
很明显，边框部分做了很多噪点处理，手掌纹路更加清晰。
然后再进行简单的双边滤波和去噪后，就可以得到效果图。

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滤波
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img_final = cv2.bilateralFilter(dilate1, 150, 80, 80)
cv2.imshow('img_final', img_final)

可能最后效果不是很好，欢迎前辈指导
最后附上完整代码！ ！ ！

import cv2
import os
import numpy as np

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读取图像
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img = cv2.imread("/home/wei/test.jpg", -1)
img = cv2.resize(img, (960, 640))          #由于原图太大，所以压缩一下图像的小

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图像灰度化
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img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
cv2.imshow("img_gray", img_gray)

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增加图像对比度
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scal = 1.7
o = img_gray * float(scal)
o[o>255] = 255
o = np.round(o)
o = o.astype(np.uint8)
img_par = np.hstack((img_gray, o))
cv2.imshow("img_par", img_par)


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边缘检测Laplacian
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img_Laplacian = cv2.Laplacian(o, cv2.CV_8U, o, ksize = 5)
cv2.imshow('img_Laplacian', img_Laplacian)

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开运算
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kernel = np.ones((2,2), np.uint8)
erosio1 = cv2.erode(img_canny, kernel, iterations = 1)
dilate1 = cv2.dilate(erosio1, kernel, iterations = 1)
res = np.hstack((erosio1,dilate1))
cv2.imshow("res", res)

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滤波
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img_final = cv2.bilateralFilter(dilate1, 150, 80, 80)
cv2.imshow('img_final', img_final)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()