백엔드 개발 파이썬 튜토리얼 스탬프에서 클린으로: 워터마크 이미지를 선명한 비주얼로 변환

스탬프에서 클린으로: 워터마크 이미지를 선명한 비주얼로 변환

Aug 18, 2024 am 06:05 AM

From Stamped to Clean: Transforming Watermarked Images into Clear Visuals

Python을 사용하여 이미지에서 워터마크를 제거하는 방법이 궁금하신가요? 매우 간단합니다! 관심이 있다면 Python을 알아야 하며 CNN 및 TensorFlow DL 프레임워크와 같은 컴퓨터 비전 모델에 대한 기본 지식이 있어야 아키텍처를 따라갈 수 있습니다!! 코드를 실행하기 전 워터마크를 제거하려는 이미지의 저작권법을 꼭 읽어보시기 바랍니다.


따라야 할 단계 -

  1. Google Colab 노트북을 만듭니다. 추론 파이프라인 실행을 위한 컴퓨팅 성능을 향상하려면 런타임을 T4 GPU로 변경하세요.

  2. Conda 패키지 설치, Conda 환경 생성 및 활성화
    Google Colab은 최신 Tensorflow 및 Python 버전을 사용하고 이 프로젝트에서는 Python 3.6에서 지원되는 tensorflow=1.15.0을 사용하므로 Colab 환경 내에 miniconda를 설치하세요

# set pythonpath
%env PYTHONPATH = # /env/python

# Set up miniconda and set the path '/usr/local'
!wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py38_4.12.0-Linux-x86_64.sh
!chmod +x Miniconda3-py38_4.12.0-Linux-x86_64.sh
!./Miniconda3-py38_4.12.0-Linux-x86_64.sh -b -f -p /usr/local

import sys
sys.path.append('/usr/local/lib/python3.8/site-packages')

# create a new conda environment using Python 3.3
!conda create -n myenv python=3.6
로그인 후 복사

3.Env 내부에 패키지를 설치합니다.

%%shell
eval "$(conda shell.bash hook)"
conda activate myenv
conda install -y tensorflow==1.15 pillow opencv matplotlib pyyaml
conda install -y tensorflow-gpu

pip install --upgrade pip
pip install git+https://github.com/JiahuiYu/neuralgym
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4.복제 저장소

!git clone https://github.com/zuruoke/watermark-removal
로그인 후 복사

5.드라이브에서 모델 파일을 다운로드하여 /watermark-removal/model 디렉터리에 붙여넣습니다.

6. Python 코드를 실행하여 istock 이미지에서 워터마크를 제거하세요. Alamy, Shutterstock 또는 사용자 정의 워터마크가 있는 이미지가 있는 경우 utils/<watermark-type>/<image-type> 안에 마스크.png를 추가하세요.

%%shell
eval "$(conda shell.bash hook)"
conda activate myenv

cd watermark-removal
python main.py --image path-to-input-image --output path-to-output-image --checkpoint_dir model/ --watermark_type istock
로그인 후 복사

참조

  • zuruoke/워터마크 제거에서 포크된 Github Repository에 별표를 주세요

  • TensorFlow=1.15를 구성하려면 colab 내부에 conda env를 설정하세요

위 내용은 스탬프에서 클린으로: 워터마크 이미지를 선명한 비주얼로 변환의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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