基于python的图片修复程序(实现水印去除)

 更新时间:2018年06月04日 09:16:59   作者:王磊的博客   我要评论
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

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。

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.net/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, 240]~[255, 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, 240, 240]~[255, 255, 255]以外的颜色变成0
thresh = cv2.inRange(img, np.array([240, 240, 240]), np.array([255, 255, 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(width / 2), 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,谢谢大家对脚本之家的支持。

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