您好,登錄后才能下訂單哦!
本篇內(nèi)容介紹了“Python怎么實現(xiàn)快速去水印”的有關(guān)知識,在實際案例的操作過程中,不少人都會遇到這樣的困境,接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧!希望大家仔細閱讀,能夠?qū)W有所成!
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、從原圖片,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、把原圖片、去掉水印的新圖片,進行重疊合并;
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)
“Python怎么實現(xiàn)快速去水印”的內(nèi)容就介紹到這里了,感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識可以關(guān)注億速云網(wǎng)站,小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實用文章!
免責(zé)聲明:本站發(fā)布的內(nèi)容(圖片、視頻和文字)以原創(chuàng)、轉(zhuǎn)載和分享為主,文章觀點不代表本網(wǎng)站立場,如果涉及侵權(quán)請聯(lián)系站長郵箱:is@yisu.com進行舉報,并提供相關(guān)證據(jù),一經(jīng)查實,將立刻刪除涉嫌侵權(quán)內(nèi)容。