Matplotlib 删除图像中的水平线 (OpenCV, Python, Matplotlib)

在图像处理和计算机视觉中，常常需要处理和展示图像。除了OpenCV和其他图像处理库外，Matplotlib也是一个经典的Python图像处理和可视化库。然而，在使用Matplotlib进行图像处理时，有些图像可能会有水平线的干扰。因此，在本文中，我们将介绍如何使用Matplotlib和Python从图像中删除水平线。

阅读更多：Matplotlib 教程

引言

Matplotlib是一个创建具有大量互动特性的可视化界面的库。它可以用来绘制不同类型的图形，例如线条，散点图，条形图，Hinton图，3D图等等。然而，有时当我们从一些特定类型的图像中提取数据时，我们可能会遇到在图像中显示的水平线并不是需要的部分的情况。

在这种情况下，我们需要删除图像中的水平线，以便更准确地提取和分析图像中的数据。

解决方案

要从图像中删除水平线，我们可以使用Matplotlib的imshow函数来绘制图像，并使用hlines函数绘制水平线，如下所示：

import matplotlib.pyplot as plt

# load the image
image = plt.imread('image_with_horizontal_lines.jpg')

# create a figure and axes
fig, ax = plt.subplots()

# plot the image
ax.imshow(image)

# add horizontal lines
ax.hlines(y=[50, 100, 150], xmin=0, xmax=image.shape[1], linewidth=2, color='red')

plt.show()

在这个例子中，我们添加了三条红色水平线来模拟我们想要从图像中删除的水平线。现在，让我们看看如何使用Matplotlib和Python删除这些水平线。

利用数组操作

一种实现的方式是利用数组操作。通过处理每一行像素，我们可以删除每个像素上的水平线。

import numpy as np

# create the mask with the horizontal lines
hline_mask = np.zeros_like(image[:,:,0])

# define the thresholds for the horizontal lines (in this case, we want to remove all lines above y=80 and below y=200)
y_thresholds = [(80,120),(180,200)]

# loop through the rows of the image and set the horizontal lines to 1 in the mask
for (y_min, y_max) in y_thresholds:
    hline_mask[y_min:y_max,:] = 1

# invert the mask (in order to only remove the lines)
hline_mask = 1 - hline_mask

# apply the mask to the image
new_image = image * hline_mask[:, :, np.newaxis]

在这个例子中，我们使用像素阈值来确定哪些像素行可能被水平线覆盖。我们通过定义两个阈值（80-120和180-200）来为处于水平线以上和以下的像素创建掩码。在创建掩码后，我们倒转掩码以便只删除水平线并保存图像中的所有其他信息。

最后，我们将掩码应用于图像，并创建一个新的垂直线删除的图像。在这里，我们需要添加新的轴，以便可以将掩码与图像的RGB通道匹配。

亚像素水平线（sub-pixel）也可以使用类似的步骤处理。我们可以使用类似的方法来计算多个像素宽度的水平线，不过这次我们将在像素之间插入0.5像素。

# create the mask with the sub-pixel horizontal lines
sub_pixel_mask = np.zeros_like(image[:, :, 0])

# define the thresholds for the sub-pixel horizontal lines (in this case, we want to remove all lines above y=80 and below y=200)
y_thresholds = [(80, 120), (180, 200)]
thickness = 2  # 2 pixels wide

# loop through the rows of the image and set the sub-pixel horizontal lines to 1 in the mask
for (y_min, y_max) in y_thresholds:
    y_range = np.arange(y_min, y_max)
    for y in y_range:
        # insert 0.5 pixels on either side of the pixel
        sub_pixel_mask[y, :] = 1
        sub_pixel_mask[y, :-1][sub_pixel_mask[y, 1:] == 1] = 1
        sub_pixel_mask[y, 1:][sub_pixel_mask[y, :-1] == 1] = 1

# invert the mask (in order to only remove the lines)
sub_pixel_mask = 1 - sub_pixel_mask

# apply the mask to the image
new_image = image * sub_pixel_mask[:, :, np.newaxis]

迭代法

另一种实现的方式是使用迭代法。我们可以通过迭代来检查每一行有多少条水平线，并在迭代中丢弃那些有水平线的行。当四个条件同时满足时，我们可以判断出一个像素行上的水平线：

绘制黑色和白色的区域；
区域中有一段长度大于我们的像素线宽度；
区域中的最大值与最小值之间的差异小于我们的像素强度阈值；
区域中的像素是水平方向的。

检测到水平线后，我们可以将该行中的所有像素值都设置为前一行的像素值，从而消除该行中的水平线。

# set parameters
line_width = 4
line_gap = 10
img_threshold = 25

# create a copy of the image to work with
new_image = np.copy(image)

# create a mask to keep track of where we've been
mask = np.zeros_like(image[:,:,0])

# loop over the rows of the image
for y in range(new_image.shape[0]-1):
    # check if we've already processed this row
    if mask[y,0] == 1:
        continue

    # find the starting and ending points of this line
    start_x = 0
    end_x = new_image.shape[1]-1
    for x in range(new_image.shape[1]-1):
        if np.abs(new_image[y+1,x+1] - new_image[y,x]) >= img_threshold and mask[y,x] == 0:
            start_x = x
            break
    for x in range(new_image.shape[1]-1, 0, -1):
        if np.abs(new_image[y+1,x-1] - new_image[y,x]) >= img_threshold and mask[y,x] == 0:
            end_x = x
            break

   # check if we found a line in this row
    if end_x-start_x > line_width:
        # set mask values for this line
        mask[y:y+line_gap, start_x:end_x+1] = 1

        # set pixel values for this line
        for x in range(start_x, end_x+1):
            new_image[y:y+line_gap,x] = new_image[y-1,x]

plt.imshow(new_image)

这种方法可能需要一些微调，以使其适用于特定类型的图像。因此，如果您的图像没有按预期的那样工作，请尝试对行宽，行间距和图像阈值进行微调。