私は画像処理を行ったことがなく、誰かが私を正しい方向に向けることができるかどうか疑問に思っていました.
これが私の問題です。都市周辺の場所の白黒画像の画像がたくさんあります。カメラ システムに何らかの問題があるため、一部の画像には、エッジの周りに白いビネットが付いた黒い画像しか含まれていません。このビネットはノイズが多く、均一ではありません (両側にある場合もあれば、片側にある場合もあります)。
これらのフレームを検出するための良い方法は何ですか? 少しだけ書けるようになればいいのに。
私の画像セットは巨大なので、これを自動化したプロセスにする必要があり、最終的には既存のコードに統合する必要があるため、Python を使用する必要があります。
ある種の機械学習アルゴリズムを考えていましたが、それ以上に何をすべきかわかりません。
私があなたのことを正しく理解していれば、あなたは白い縁取りのある完全な黒い画像を持っていますか?
この場合、最も簡単な方法は、ピクセルの強度値のヒストグラムを計算することだと思います。つまり、画像全体の「暗い/明るい」がどの程度かということです。ジャンク画像は、ジャンクでない画像よりかなり暗いと思います。その後、ヒストグラムに基づいて画像をフィルタリングできます。そのためには、しきい値を選択する必要があります。このしきい値よりも暗いすべての画像はジャンクと見なされます。
このアプローチがファジーである場合は、簡単に改善できます。例：エッジのない内側の画像のヒストグラムを計算するだけです。これは、非ジャンク画像と比較してヒストグラムがはるかに暗くなるためです。
写真界では、「光輪」は口径食と呼ばれます。「ビネッティング除去アルゴリズム」をグーグルで検索すると、次のような有用な結果がたくさん得られます