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圖片修復程序-可用于水印去除

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噪聲干擾，比如舊照片的折痕，比如鏡頭上的灰塵或污漬，更或者是某些我們想為我所用但有討厭水印，那么有沒有一種辦法可以消除這些噪聲呢？

答案是肯定的，依然是被我們用了無數次的OpenCV這款優秀的框架。

OpenCV

目前，OpenCV逐步成為一個通用的基礎研究和產品開發平臺。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，即開放源代碼），Computer Vision則指計算機視覺。OpenCV的發展對軟件的開發具有重要影響。想要了解更多的話大家可以參考這篇文章：http://www.zmynmublwnt.cn/article/123924.html

效果預覽

基于python的圖片修復程序（實現水印去除）

圖片修復原理

那OpenCV究竟是怎么實現的，簡單的來說就是開發者標定噪聲的特征，在使用噪聲周圍的顏色特征推理出應該修復的圖片的顏色，從而實現圖片修復的。

程序實現解析

標定噪聲的特征，使用cv2.inRange二值化標識噪聲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，擴展特征的區域，優化圖片處理效果；
使用inpaint方法，把噪聲的mask作為參數，推理并修復圖片；

完整代碼

									#coding=utf-8

									#圖片修復

									import cv2

									import numpy as np

									path = "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0

									thresh = cv2.inRange(img, np.array([240, 240, 240]), np.array([255, 255, 255]))

									#創建形狀和尺寸的結構元素

									kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)

									#擴張待修復區域

									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()