Я работаю над шумоподавлением документа с грязным изображением. Я хочу создать набор данных, в который будет добавлен синтетический шум для имитации беспорядочных артефактов реального мира. Имитация грязи может включать кофейные пятна, выцветшие солнечные пятна, загнутые страницы, множество складок и многое другое. Как мне это сделать?
Образец чистого изображения:
После добавления синтетического шума:
Как я могу случайным образом получить изображения, показанные выше?
S C R A P E — B A C K G R O U N D – I M A G E S
На мой взгляд, очевидный способ ввести шум реального мира — это ввести шум реального мира. Thus you could scrape the web for paper backgrounds (пример ссылки): Поиск:
Должен сделать трюк.
В зависимости от того, сколько различных шаблонов вам нужно, вы можете захотеть автоматически очищать веб-страницы (selenium пакет python прикрывает вашу спину ).
O V E R L A Y - B A C K G R O U N D - W I T H - Y O U R - T E X T
Затем, в зависимости от выбранного вами языка программирования, вы должны иметь возможность накладывать фоновое изображение на изображение текста, который вы хотите дополнить для python и opencv, это подробно описано здесь на SO.
В качестве последнего штриха вы можете дополнительно использовать пакет Augmentor для дальнейшего улучшения и дополнения ваших данных.
Предлагается объединить чистые изображения с шумовым фоном. Хотя этот метод не поддерживает деформации бумаги.
Следующий код может помочь:
import numpy as np
import cv2
# Load both clean and noisey background images in grayscale
img_clean = cv2.imread('img_clean1.jpg',0)
img_bg = cv2.imread('img_noisy_bg1.jpg',0)
# Make clean image binary
img_clean , thr = cv.threshold(img_clean , 10, 255, cv.THRESH_BINARY)
# Blend clean with the noisy BG
res = cv2.bitwise_and(img_bg, img_bg, mask=img_clean)
# Make it more natural!
res = cv.blur(res, (3,3))
cv2.imshow('image', res)
cv2.waitKey(0)
