利用python编写一个图片修复功能-创新互联

这篇文章给大家介绍利用python编写一个图片修复功能，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。

创新互联建站专注于宁都网站建设服务及定制，我们拥有丰富的企业做网站经验。 热诚为您提供宁都营销型网站建设，宁都网站制作、宁都网页设计、宁都网站官网定制、微信小程序开发服务，打造宁都网络公司原创品牌,更为您提供宁都网站排名全网营销落地服务。

效果预览

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

• 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；
• 使用OpenCV的dilate方法，扩展特征的区域，优化图片处理效果；
• 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()

分享文章：利用python编写一个图片修复功能-创新互联
网站URL：https://www.cdcxhl.com/article0/dsopoo.html

成都网站建设公司_创新互联，为您提供手机网站建设、ChatGPT、定制网站、服务器托管、搜索引擎优化、品牌网站建设

广告

声明：本网站发布的内容（图片、视频和文字）以用户投稿、用户转载内容为主，如果涉及侵权请尽快告知，我们将会在第一时间删除。文章观点不代表本网站立场，如需处理请联系客服。电话：028-86922220；邮箱：631063699@qq.com。内容未经允许不得转载，或转载时需注明来源： 创新互联