圖檔修複程式-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檔被噪聲幹擾，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讨厭水印，那麼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這款優秀的架構。
效果預覽
圖檔修複原理
那OpenCV究竟是怎麼實作的，簡單的來說就是開發者标定噪聲的特征，在使用噪聲周圍的顔色特征推理出應該修複的圖檔的顔色，進而實作圖檔修複的。
程式實作解析
- 标定噪聲的特征，使用cv2.inRange二值化辨別噪聲對圖檔進行二值化處理，具體代碼：cv2.inRange(img, np.array([240, 240, 240]), np.array([255, 255, 255]))，把[240, 240, 240]~[255, 255, 255]以外的顔色處理為0；
- 使用OpenCV的dilate方法，擴充特征的區域，優化圖檔處理效果；
- 使用inpaint方法，把噪聲的mask作為參數，推理并修複圖檔；
完整代碼
#coding=utf-8
#圖檔修複
import cv2
import numpy as np
path = "img/inpaint.png"
img = cv2.imread(path)
hight, width, depth = img.shape[0:3]
#圖檔二值化處理，把[240, 240, 240]~[255, 255, 255]以外的顔色變成0
thresh = cv2.inRange(img, np.array([240, 240, 240]), np.array([255, 255, 255]))
#建立形狀和尺寸的結構元素
kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
#擴張待修複區域
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()
圖檔擴充與腐蝕更多資料：http://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_imgproc/py_morphological_ops/py_morphological_ops.html
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作者：
王磊的部落格
出處：
http://vipstone.cnblogs.com/