基于python的图片修复程序-可用于水印去除

图片修复程序-可用于水印去除

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。

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

  1. 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;
  2. 使用OpenCV的dilate方法,扩展特征的区域,优化图片处理效果;
  3. 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

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