利用python编写一个图片修复功能

  介绍

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。

<>强效果预览

利用python编写一个图片修复功能

<强>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。

<强>程序实现解析

    <李>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。数组([240、240、240]),np。阵列([255、255、255])),把[240、240、240]~[255、255、255]以外的颜色处理为0; <李>使用OpenCV的扩张方法,扩展特征的区域,优化图片处理效果; <李>使用填补方法,把噪声的面具作为参数,推理并修复图片;
    ,,<强>完整代码
#=utf - 8编码   #图片修复      进口cv2   进口numpy np      路径=癷mg/inpaint.png"      img=cv2.imread(路径)   高度、宽度、深度=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   打=cv2。inRange (img, np。数组([240、240、240]),np。数组((255、255、255)))      #创建形状和尺寸的结构元素   内核=np。((3)np.uint8)      #扩张待修复区域   hi_mask=cv2。扩张(打、内核、迭代=1)   镜面=cv2。填补(img hi_mask 5、旗帜=cv2.INPAINT_TELEA)      cv2.namedWindow (“Image", 0)   cv2.resizeWindow (“Image" int(宽/2),int(高/2))   cv2.imshow (“Image" img)      cv2.namedWindow (“newImage", 0)   cv2.resizeWindow (“newImage" int(宽/2),int(高/2))   cv2.imshow (“newImage"镜面)   cv2.waitKey (0)   cv2.destroyAllWindows ()

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利用python编写一个图片修复功能