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。

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

1. 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]~[255,255]以外的颜色处理为0；
2. 使用OpenCV的dilate方法，扩展特征的区域，优化图片处理效果；
3. 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[240,255]以外的颜色变成0
thresh = cv2.inRange(img,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(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

（编辑：北几岛）

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