这篇文章主要给大家介绍了关于python图片修复程序的相关资料，可以用于实现图片中水印去除，主要利用的是OpenCV这个框架实现的，文中通过示例代码介绍的非常详细，需要的朋友可以参考借鉴，下面来一起看看吧
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图片修复程序-可用于水印去除
在现实的生活中，我们可能会遇到一些美好的或是珍贵的图片被噪声干扰，比如旧照片的折痕，比如镜头上的灰尘或污渍，更或者是某些我们想为我所用但有讨厌水印，那么有没有一种办法可以消除这些噪声呢？
答案是肯定的，依然是被我们用了无数次的OpenCV这款优秀的框架。
OpenCV
目前，OpenCV逐步成为一个通用的基础研究和产品开发平台。OpenCV这一名称包含了Open和 Computer Vision两者的意思。实际上，Open指Open Source（开源，即开放源代码），Computer Vision则指计算机视觉。OpenCV的发展对软件的开发具有重要影响。想要了解更多的话大家可以参考这篇文章：//www.jb51.net/article/127911.htm
效果预览
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。
程序实现解析
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.array([240, 240, 240]), np.array([255, 255, 255]))，把[240, 240, 240]~[255, 255, 255]以外的颜色处理为0；
使用OpenCV的dilate方法，扩展特征的区域，优化图片处理效果；
使用inpaint方法，把噪声的mask作为参数，推理并修复图片；
完整代码
?
#coding=utf-8
#图片修复
import cv2
import numpy as np
path = "img/inpaint.png"
img = cv2.imread(path)
hight, width, depth = 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
thresh = cv2.inRange(img, np.array([240, 240, 240]), np.array([255, 255, 255]))
#创建形状和尺寸的结构元素
kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
#扩张待修复区域
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()
图片扩展与腐蚀更多资料：http://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_imgproc/py_morphological_ops/py_morphological_ops.html
总结
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对脚本之家的支持。
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