基於python的圖片修複程式（實現浮水印去除）

這篇文章主要給大家介紹了關於python圖片修複程式的相關資料，可以用於實現圖片中浮水印去除，主要利用的是OpenCV這個架構實現的，文中通過範例程式碼介紹的非常詳細，需要的朋友可以參考借鑒，下面來一起看看吧

圖片修複程式-可用於浮水印去除

在現實的生活中，我們可能會遇到一些美好的或是珍貴的圖片被雜訊幹擾，比如舊照片的摺痕，比如鏡頭上的灰塵或汙漬，更或者是某些我們想為我所用但有討厭浮水印，那麼有沒有一種辦法可以消除這些雜訊呢？

答案是肯定的，依然是被我們用了無數次的OpenCV這款優秀的架構。

OpenCV

目前，OpenCV逐步成為一個通用的基礎研究和產品開發平台。OpenCV這一名稱包含了Open和 Computer Vision兩者的意思。實際上，Open指Open Source（開源，即開放原始碼），Computer Vision則指電腦視覺。OpenCV的發展對軟體的開發具有重要影響。想要瞭解更多的話大家可以參考這篇文章：http://www.jb51.net/article/127911.htm

效果預覽

圖片修複原理

那OpenCV究竟是怎麼實現的，簡單的來說就是開發人員標定雜訊的特徵，在使用雜訊周圍的顏色特徵推理出應該修複的圖片的顏色，從而實現圖片修複的。

程式實現解析

• 標定雜訊的特徵，使用cv2.inRange二值化標識雜訊對圖片進行二值化處理，具體代碼：cv2.inRange(img, np.array([240, 240, 240]), np.array([255, 255, 255]))，把[240, 240, 240]~[255, 255, 255]以外的顏色處理為0；

• 使用OpenCV的dilate方法，擴充特徵的地區，最佳化圖片處理效果；

• 使用inpaint方法，把雜訊的mask作為參數，推理並修複圖片；

完整代碼

#coding=utf-8#圖片修複import cv2import numpy as nppath = "img/inpaint.png"img = cv2.imread(path)hight, width, depth = img.shape[0:3]#圖片二值化處理，把[240, 240, 240]~[255, 255, 255]以外的顏色變成0thresh = cv2.inRange(img, np.array([240, 240, 240]), np.array([255, 255, 255]))#建立形狀和尺寸的結構元素kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)#擴張待修複地區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()