基于python的图片修复程序-可用于水印去除

小灰灰 2023-10-17 21:39 2阅读 0赞

## 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。

## 效果预览 ##

![inpaint.png_1][]

## 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 ##

1.  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；
2.  使用OpenCV的dilate方法，扩展特征的区域，优化图片处理效果；
3.  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][http_opencv-python-tutroals.readthedocs.io_en_latest_py_tutorials_py_imgproc_py_morphological_ops_py_morphological_ops.html]

[inpaint.png_1]: http://icdn.apigo.cn/inpaint.png?1
[http_opencv-python-tutroals.readthedocs.io_en_latest_py_tutorials_py_imgproc_py_morphological_ops_py_morphological_ops.html]: http://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_imgproc/py_morphological_ops/py_morphological_ops.html