python 實現(xiàn)圖片修復(fù)（可用于去水?。?/h1>
更新時間：2020年11月19日 16:52:26 作者：vipstore
這篇文章主要介紹了python 實現(xiàn)圖片修復(fù)（可用于去水?。?，幫助大家更好的理解和使用opencv庫，感興趣的朋友可以了解下
在現(xiàn)實的生活中，我們可能會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數(shù)次的OpenCV這款優(yōu)秀的框架。
效果預(yù)覽
圖片修復(fù)原理
那OpenCV究竟是怎么實現(xiàn)的，簡單的來說就是開發(fā)者標定噪聲的特征，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，從而實現(xiàn)圖片修復(fù)的。
程序?qū)崿F(xiàn)解析
- 標定噪聲的特征，使用cv2.inRange二值化標識噪聲對圖片進行二值化處理，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()
以上就是python 實現(xiàn)圖片修復(fù)（可用于去水?。┑脑敿殐?nèi)容，更多關(guān)于python 圖片修復(fù)的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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- 使用OpenCV的dilate方法，擴展特征的區(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]))
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kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
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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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