這篇文章給大家介紹利用python編寫一個(gè)圖片修復(fù)功能，內(nèi)容非常詳細(xì)，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對(duì)大家能有所幫助。

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效果預(yù)覽

圖片修復(fù)原理

那OpenCV究竟是怎么實(shí)現(xiàn)的，簡(jiǎn)單的來(lái)說(shuō)就是開發(fā)者標(biāo)定噪聲的特征，在使用噪聲周圍的顏色特征推理出應(yīng)該修復(fù)的圖片的顏色，從而實(shí)現(xiàn)圖片修復(fù)的。

程序?qū)崿F(xiàn)解析

• 標(biāo)定噪聲的特征，使用cv2.inRange二值化標(biāo)識(shí)噪聲對(duì)圖片進(jìn)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(kuò)展特征的區(qū)域，優(yōu)化圖片處理效果；
• 使用inpaint方法，把噪聲的mask作為參數(shù)，推理并修復(fù)圖片；
     完整代碼

#coding=utf-8
#圖片修復(fù)

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(chuàng)建形狀和尺寸的結(jié)構(gòu)元素
kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)

#擴(kuò)張待修復(fù)區(qū)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()

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