圖片修複程式-可用於水印去除

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片被雜訊干擾，比如舊照片的摺痕，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討厭水印，那麼有沒有一種辦法可以消除這些雜訊呢？

答案是肯定的，依然是被我們用了無數次的OpenCV這款優秀的框架。

效果預覽

圖片修複原理

那OpenCV究竟是怎麼實現的，簡單的來說就是開發者標定雜訊的特征，在使用雜訊周圍的顏色特征推理出應該修複的圖片的顏色，從而實現圖片修複的。

程式實現解析

1. 標定雜訊的特征，使用cv2.inRange二值化標識雜訊對圖片進行二值化處理，具體代碼：cv2.inRange(img, np.array([240, 240, 240]), np.array([255, 255, 255]))，把[240, 240, 240]~[255, 255, 255]以外的顏色處理為0；
2. 使用OpenCV的dilate方法，擴展特征的區域，優化圖片處理效果；
3. 使用inpaint方法，把雜訊的mask作為參數，推理並修複圖片；

完整代碼

#coding=utf-8
#圖片修複

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]))

#創建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()

圖片擴展與腐蝕更多資料：http://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_imgproc/py_morphological_ops/py_morphological_ops.html