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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
- 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()
以上就是python 实现图片修复（可用于去水印）的详细内容，更多关于python 图片修复的资料请关注其它相关文章！
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