我从来没有做过任何图像处理，我想知道是否有人可以将我推向正确的方向。
这是我的问题：我有一堆城市周围地方的黑白图像。由于相机系统的一些问题，一些图像只包含黑色图像，边缘有白色晕影。这个小插图嘈杂且不均匀（有时它可以在两侧，有时只有一个）。
有什么好方法可以检测这些帧？我只需要能够写一点。
我的图像集很大，所以我需要这是一个自动化的过程，最后它应该使用 Python，因为它需要集成到我现有的代码中。
我在考虑某种机器学习算法，但我不确定除此之外还能做什么。
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如果我理解正确，那么您有完整的带有白色边框的黑色图像吗？
在这种情况下，我认为最简单的方法是计算像素强度值的直方图，即整体图像的“暗/亮”程度。我猜垃圾图像比非垃圾图像暗得多。然后，您可以根据直方图过滤图像。为此，您必须选择一个阈值：每个比此阈值暗的图像都被视为垃圾。
如果这种方法是模糊的，你可以很容易地改进它。例如：只计算没有边缘的内部图像的直方图，因为与非垃圾图像相比，这使得直方图更暗。
于 2012-07-31T09:06:14.817 回答
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在摄影界，“光晕”被称为渐晕。谷歌搜索“Vignetting Removal Algorithms”会产生大量有用的结果，例如
于 2013-06-11T20:29:32.457 回答