这篇文章主要给大家介绍了关于python图片修复程序的相关资料,可以用于实现图片中水印去除,主要利用的是OpenCV这个框架实现的,文中通过示例代码介绍的非常详细,需要的朋友可以参考借鉴,下面来一起看看吧
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在现实的生活中,我们可能会遇到一些美好的或是珍贵的图片被噪声干扰,比如旧照片的折痕,比如镜头上的灰尘或污渍,更或者是某些我们想为我所用但有讨厌水印,那么有没有一种办法可以消除这些噪声呢?
答案是肯定的,依然是被我们用了无数次的OpenCV这款优秀的框架。
OpenCV
目前,OpenCV逐步成为一个通用的基础研究和产品开发平台。OpenCV这一名称包含了Open和 Computer Vision两者的意思。实际上,Open指Open Source(开源,即开放源代码),Computer Vision则指计算机视觉。OpenCV的发展对软件的开发具有重要影响。想要了解更多的话大家可以参考这篇文章://www.jb51.cc/article/127911.htm
效果预览
图片修复原理
那OpenCV究竟是怎么实现的,简单的来说就是开发者标定噪声的特征,在使用噪声周围的颜色特征推理出应该修复的图片的颜色,从而实现图片修复的。
程序实现解析
- 标定噪声的特征,使用cv2.inRange二值化标识噪声对图片进行二值化处理,具体代码:cv2.inRange(img,np.array([240,240,240]),np.array([255,255,255])),把[240,240]~[255,255]以外的颜色处理为0;
- 使用OpenCV的dilate方法,扩展特征的区域,优化图片处理效果;
- 使用inpaint方法,把噪声的mask作为参数,推理并修复图片;
完整代码
?
#coding=utf-8
#图片修复
import cv2
import numpy as np
path = "img/inpaint.png"
img = cv2.imread(path)
hight,width,depth = img.shape[0:3]
#图片二值化处理,把[240,255]以外的颜色变成0
thresh = cv2.inRange(img,255]))
#创建形状和尺寸的结构元素
kernel = np.ones((3,3),np.uint8)
#扩张待修复区域
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(hight / 2))
cv2.imshow("newImage",specular)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
图片扩展与腐蚀更多资料:http://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_imgproc/py_morphological_ops/py_morphological_ops.html
总结
以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对编程之家的支持。
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