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。
<>强效果预览强>
<强>图片修复原理
强>
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>程序实现解析强>
- <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> <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> <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>完整代码强> 李>
#=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 ()
关于利用python编写一个图片修复功能就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看的到。