基于python的圖片修復(fù)程序(實(shí)現(xiàn)水印去除)-創(chuàng)新互聯(lián)

圖片修復(fù)程序-可用于水印去除

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在現(xiàn)實(shí)的生活中,我們可能會(huì)遇到一些美好的或是珍貴的圖片被噪聲干擾,比如舊照片的折痕,比如鏡頭上的灰塵或污漬,更或者是某些我們想為我所用但有討厭水印,那么有沒(méi)有一種辦法可以消除這些噪聲呢?

答案是肯定的,依然是被我們用了無(wú)數(shù)次的OpenCV這款優(yōu)秀的框架。

OpenCV

目前,OpenCV逐步成為一個(gè)通用的基礎(chǔ)研究和產(chǎn)品開發(fā)平臺(tái)。OpenCV這一名稱包含了Open和 Computer Vision兩者的意思。實(shí)際上,Open指Open Source(開源,即開放源代碼),Computer Vision則指計(jì)算機(jī)視覺。OpenCV的發(fā)展對(duì)軟件的開發(fā)具有重要影響。想要了解更多的話大家可以參考這篇文章:https://www.jb51.net/article/127911.htm

效果預(yù)覽


圖片修復(fù)原理


那OpenCV究竟是怎么實(shí)現(xiàn)的,簡(jiǎn)單的來(lái)說(shuō)就是開發(fā)者標(biāo)定噪聲的特征,在使用噪聲周圍的顏色特征推理出應(yīng)該修復(fù)的圖片的顏色,從而實(shí)現(xiàn)圖片修復(fù)的。

程序?qū)崿F(xiàn)解析


  • 標(biāo)定噪聲的特征,使用cv2.inRange二值化標(biāo)識(shí)噪聲對(duì)圖片進(jìn)行二值化處理,具體代碼:cv2.inRange(img, np.array([240, 240, 240]), np.array([255, 255, 255])),把[240, 240, 240]~[255, 255, 255]以外的顏色處理為0;
  • 使用OpenCV的dilate方法,擴(kuò)展特征的區(qū)域,優(yōu)化圖片處理效果;
  • 使用inpaint方法,把噪聲的mask作為參數(shù),推理并修復(fù)圖片;

完整代碼


#coding=utf-8
#圖片修復(fù)

import cv2
import numpy as np

path = "img/inpaint.png"

img = cv2.imread(path)
hight, width, depth = img.shape[0:3]

#圖片二值化處理,把[240, 240, 240]~[255, 255, 255]以外的顏色變成0
thresh = cv2.inRange(img, np.array([240, 240, 240]), np.array([255, 255, 255]))

#創(chuàng)建形狀和尺寸的結(jié)構(gòu)元素
kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)

#擴(kuò)張待修復(fù)區(qū)域
hi_mask = cv2.dilate(thresh, kernel, iterations=1)
specular = cv2.inpaint(img, hi_mask, 5, flags=cv2.INPAINT_TELEA)

cv2.namedWindow("Image", 0)
cv2.resizeWindow("Image", int(width / 2), int(hight / 2))
cv2.imshow("Image", img)

cv2.namedWindow("newImage", 0)
cv2.resizeWindow("newImage", int(width / 2), int(hight / 2))
cv2.imshow("newImage", specular)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

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