使用 OpenCV、scikit-image 和 Python 检测低对比度图像（Python 方法）

简介：
本教程介绍如何运用OpenCV和scikit-image库结合Python语言对低对比度图片进行优化处理的方法与技巧。 如果在拍摄图像时能够控制环境条件，尤其是照明条件的话，编写处理这些图像的代码会变得更加容易。 在受控光照环境下，你可以预先设定一些参数值来简化编程工作，例如： - 图像模糊的程度； - 边缘检测的具体阈值； - 阈值限制等等。 通过这种方式，在已知环境中可以更加依赖于对环境的理解，并编写针对性强的代码处理特定条件下的图像问题。 当然了，并不是所有情况下都能如此精准地控制拍摄环境和照明…… 那么，面对这些不可控因素应该怎么办呢？ 是否需要设计一个极其复杂的图像处理流程来应对各种可能的情况？ 确实有可能这样去做——并且可能会花费大量的时间去尝试覆盖所有的特殊情况，但仍然可能存在一些情况无法完全处理。 或者可以考虑开发一种机制来识别何时输入的图像是低质量的，尤其是那些对比度较低的照片。 一旦检测到这样的图片，可以选择丢弃它们或是提醒用户在更好的光照条件下重新拍摄照片。 采取这种方式会使得图像处理流程的设计变得更加简单（同时也减少了不必要的麻烦）。