1.標(biāo)定噪聲的特征，使用cv2.inRange二值化標(biāo)識噪聲對圖片進(jìn)行二值化處理，具體代碼：cv2.inRange(img, np.array([200, 200, 240]), np.array([255, 255, 255]))，把[200, 200, 200]~[255, 255, 255]以外的顏色處理為0
2.使用OpenCV的dilate方法，擴(kuò)展特征的區(qū)域，優(yōu)化圖片處理效果
3.使用inpaint方法，把噪聲的mask作為參數(shù)，推理并修復(fù)圖片
1.從源圖片，截取右下角部分，另存為新圖片
2.識別水印，顏色值為：[200, 200, 200]~[255, 255, 255]
3.去掉水印，還原圖片
4.把源圖片、去掉水印的新圖片，進(jìn)行重疊合并
import cv2 import numpy as np from PIL import Image import os dir = os.getcwd() path = "1.jpg" newPath = "new.jpg" img=cv2.imread(path,1) hight,width,depth=img.shape[0:3] #截取 cropped = img[int(hight*0.8):hight, int(width*0.7):width] # 裁剪坐標(biāo)為[y0:y1, x0:x1] cv2.imwrite(newPath, cropped) imgSY = cv2.imread(newPath,1) #圖片二值化處理，把[200,200,200]-[250,250,250]以外的顏色變成0 thresh = cv2.inRange(imgSY,np.array([200,200,200]),np.array([250,250,250])) #創(chuàng)建形狀和尺寸的結(jié)構(gòu)元素 kernel = np.ones((3,3),np.uint8) #擴(kuò)展待修復(fù)區(qū)域 hi_mask = cv2.dilate(thresh,kernel,iterations=10) specular = cv2.inpaint(imgSY,hi_mask,5,flags=cv2.INPAINT_TELEA) cv2.imwrite(newPath, specular) #覆蓋圖片 imgSY = Image.open(newPath) img = Image.open(path) img.paste(imgSY, (int(width*0.7),int(hight*0.8),width,hight)) img.save(newPath) import cv2 import numpy as np from PIL import Image import os dir = os.getcwd() path = "1.jpg" newPath = "new.jpg" img=cv2.imread(path,1) hight,width,depth=img.shape[0:3] #截取 cropped = img[int(hight*0.8):hight, int(width*0.7):width] # 裁剪坐標(biāo)為[y0:y1, x0:x1] cv2.imwrite(newPath, cropped) imgSY = cv2.imread(newPath,1) #圖片二值化處理，把[200,200,200]-[250,250,250]以外的顏色變成0 thresh = cv2.inRange(imgSY,np.array([200,200,200]),np.array([250,250,250])) #創(chuàng)建形狀和尺寸的結(jié)構(gòu)元素 kernel = np.ones((3,3),np.uint8) #擴(kuò)展待修復(fù)區(qū)域 hi_mask = cv2.dilate(thresh,kernel,iterations=10) specular = cv2.inpaint(imgSY,hi_mask,5,flags=cv2.INPAINT_TELEA) cv2.imwrite(newPath, specular) #覆蓋圖片 imgSY = Image.open(newPath) img = Image.open(path) img.paste(imgSY, (int(width*0.7),int(hight*0.8),width,hight)) img.save(newPath)
沒去水印前：
去了后：
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