Python 기반 이미지 복구 프로그램 (워터마크 제거 구현)

이 글에서는 주로 이미지의 워터마크를 제거할 수 있는 Python 이미지 복구 프로그램에 대한 정보를 소개합니다. 주로 OpenCV 프레임워크를 사용하여 구현됩니다. 필요한 친구들을 통해 자세히 소개합니다. 참고로 아래를 살펴보겠습니다

사진 수정 프로그램 - 워터마크 제거에 사용할 수 있습니다

실생활에서 우리는 다음과 같이 노이즈로 인해 방해를 받은 아름답거나 소중한 사진을 접할 수 있습니다. 렌즈의 먼지나 얼룩 등 오래된 사진에 주름이 생기거나 사용하려는 일부 사진에 귀찮은 워터마크가 있는데 이러한 노이즈를 제거할 수 있는 방법이 있습니까?

답은 '예'입니다. 이는 여전히 우리가 수없이 사용해 온 뛰어난 OpenCV 프레임워크입니다.

OpenCV

현재 OpenCV는 점차 일반적인 기초 연구 및 제품 개발 플랫폼이 되었습니다. OpenCV라는 이름은 Open과 Computer Vision이라는 두 가지 의미를 모두 담고 있습니다. 실제로 오픈(Open)은 오픈소스(오픈소스, 즉 오픈소스 코드)를 의미하고, 컴퓨터 비전(Computer Vision)은 컴퓨터 비전을 의미한다. OpenCV의 개발은 소프트웨어 개발에 중요한 영향을 미칩니다. 더 알고 싶다면 다음 기사를 참조하세요: http://www.jb51.net/article/127911.htm

Effect Preview

사진 복구 원리

OpenCV는 어떻게 구현하나요? 간단히 말하면 개발자가 노이즈의 특성을 보정한 후, 노이즈 주변의 색상 특성을 이용하여 수정해야 할 사진의 색상을 추론하여 사진 수정을 수행합니다.

프로그램은 분석을 구현

• 하고 cv2.inRange 이진화를 사용하여 노이즈를 식별하여 이미지를 이진화합니다. array([ 240, 240, 240]), np.array([255, 255, 255])), [240, 240, 240]~[255, 255, 255] 이외의 색상을 0으로 처리합니다.

  OpenCV의 dilate 방법을 사용하면 기능 영역이 확장되고 이미지 처리 효과가 최적화됩니다.

• inpaint 방법을 사용하여 노이즈 마스크를 매개변수로 사용하여 이미지를 추론하고 복구합니다.

• #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()

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