Python を使用して写真の画像修復を実行する方法

Python を使用して写真の画像修復を実行する方法

はじめに:
画像修復は画像処理における重要なタスクです。画像にノイズ、ぼやけ、破損などの問題が発生する可能性があり、画像の品質や視覚化に影響します。 Python は、画像の修復に役立つ OpenCV や Pillow などの強力な画像処理ライブラリを備えた人気のあるプログラミング言語です。この記事では、Python を使用して写真の画像修復を実行する方法とコード例を紹介します。

ステップ 1: 必要なライブラリをインポートする
まず、必要な Python ライブラリをインポートする必要があります。この記事では、OpenCV および Pillow ライブラリを使用して画像を処理します。コードは次のとおりです。

import cv2
from PIL import Image

ステップ 2: イメージをロードする
次のステップは、修復する必要があるイメージをロードすることです。 OpenCV の cv2.imread() メソッドを使用して画像ファイルをロードできますが、絶対パスを使用して画像へのフルパスを指定することをお勧めします。イメージが Python スクリプトと同じディレクトリにある場合は、イメージのファイル名を直接指定できます。

image = cv2.imread('image.jpg')

ステップ 3: 画像のノイズ除去
画像ノイズは、画像復元における一般的な問題の 1 つです。ノイズ除去は、画像内のノイズを軽減または除去するのに役立ちます。 Python では、OpenCV ライブラリの cv2.fastNlMeansDenoisingColored() メソッドを使用して画像のノイズを除去できます。

denoised_image = cv2.fastNlMeansDenoisingColored(image, None, 10, 10, 7, 21)

ステップ 4: 画像のぼかし処理
画像のぼやけは、画像の鮮明さと詳細を低下させる可能性があり、場合によっては画像の修復に役立つ場合があります。 Python では、OpenCV の cv2.GaussianBlur() メソッドを使用して画像をぼかします。

blurred_image = cv2.GaussianBlur(image, (15, 15), 0)

ステップ 5: イメージ修復
イメージ修復は、イメージの破損した部分を復元するのに役立ちます。 Python では、OpenCV の cv2.inpaint() メソッドを使用して画像を修復します。このメソッドには、元のイメージとマスク イメージの 2 つのパラメーターが必要です。マスク画像は、修復する必要がある領域を指定するために使用されます。マスク画像は元の画像と同じサイズである必要があり、損傷部分のピクセル値は 0、その他の部分のピクセル値は任意の値になります。 Pillow ライブラリを使用してマスク イメージを作成できます。

次は画像修復のサンプル コードです:

import cv2
from PIL import Image

# 加载图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 图像去噪
denoised_image = cv2.fastNlMeansDenoisingColored(image, None, 10, 10, 7, 21)

# 图像模糊处理
blurred_image = cv2.GaussianBlur(denoised_image, (15, 15), 0)

# 创建掩码图像
mask = Image.new('L', (image.shape[1], image.shape[0]), 255)
mask.paste((0), (100, 100, 300, 300))  # 损坏区域为(100, 100)到(300, 300)

# 图像修复
inpainted_image = cv2.inpaint(blurred_image, np.array(mask), 3, cv2.INPAINT_TELEA)

# 保存修复后的图像
cv2.imwrite('repaired_image.jpg', inpainted_image)

概要:
この記事では、Python を使用して写真の画像修復を実行する方法を紹介します。画像のノイズ除去、ぼかし、画像修復などの手順を通じて、画像の品質と視覚化を向上させることができます。 Python の OpenCV および Pillow ライブラリを使用すると、画像修復を簡単に実行できます。コード例では、読者がこれらの手法をよりよく理解して適用できるように、修復プロセスに関する詳細な手順が提供されています。この記事がお役に立てば幸いです!

以上がPython を使用して写真の画像修復を実行する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。