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  • 图像修复是图像保存和图像恢复的一种形式,其历史可以追溯到1700年代,当时意大利威尼斯的公共图片修复总监彼得·爱德华兹(Pietro Edwards)应用... 要了解如何使用OpenCV和Python执行图像修复,请继续阅读! 1. Pyth

    图像修复是图像保存图像恢复的一种形式,其历史可以追溯到1700年代,当时意大利威尼斯的公共图片修复总监彼得·爱德华兹(Pietro Edwards)应用这种科学方法来修复和保存著名作品(资料来源)。

    图像修复技术显着提高了图像绘画的质量,使我们能够:

    • 恢复旧的,降级的照片
    • 修复因损坏和老化而缺少区域的照片
    • 遮罩并从图像中删除特定对象(并以美观的方式进行)

    今天,我们将研究OpenCV开箱即用提供的两种图像修复算法。 要了解如何使用OpenCV和Python执行图像修复,请继续阅读!

    1. Python,OpenCV内置的修复算法

    俩种修复算法简述:引自openCV 文档

    cv2.INPAINT_TELEA 简称Telea,基于快速行进方法(Fast Marching Method,简称FMM)考虑图像中要修复的区域。算法从该区域的边界开始,并进入该区域内部,然后逐渐填充边界中的所有内容。在要修复的邻域上的像素周围需要一个小的邻域。用附近所有已知像素的归一化加权总和替换该像素。权重的选择很重要。那些位于该点附近,边界法线附近的像素和那些位于边界轮廓线上的像素将获得更大的权重。修复像素后,将使用快速行进方法将其移动到下一个最近的像素。
    FMM确保首先修复已知像素附近的那些像素,以便像手动启发式操作一样工作。

    cv2.INPAINT_NS: 基于流体动力学(fluid dynamics)并利用偏微分方程(partial differential equations)。基本原理是启发式的。它首先沿着边缘从已知区域移动到未知区域(因为边缘是连续的)。它延续了等距线(isophotes)(线条连接具有相同强度的点,就像轮廓线连接具有相同高程的点一样),同时在修复区域的边界匹配梯度矢量(gradient vectors)。为此使用了一些流体动力学方法。获得它们后,将填充颜色以减少该区域的最小差异。

    • 在使用OpenCV应用修复时,我们需要提供两个图像,
      output = cv2.inpaint(image, mask, radius,flags) 返回是修复后的图像
    • image:我们希望修复和恢复的输入图像。该图像以某种方式被“损坏”,我们需要应用修复算法对其进行修复。
    • maks:遮罩图像,高亮出了图像中被损坏的区域。该图像应具有与输入图像相同的空间尺寸(宽度和高度)。非零像素对应于应该修复(即固定)的区域,而零像素被认为是“正常”并且不需要修复;
    • radius:修复半径以像素为单位(算法考虑的每个修补点的圆形邻域)
    • flags:修复的算法(cv2.INPAINT_TELEA or cv2.INPAINT_NS)

    手动干预是使用OpenCV内置的修复算法的主要限制之一。每次都需要我们提供与原图宽高一致且突出显示被毁坏区域的mask图。每次手动去构建mask是一个乏味而冗繁的过程,可以利用机器学习训练全卷积模型等去“学习以修复”,来解决这个问题。

    2. python内置算法修复效果对比

    1. 使用FMM方法得到的mask,原图,输出的修复图像
    在这里插入图片描述应用快速前进方法。可以看到文本已成功删除,但是您可以看到许多图像伪像,尤其是在高纹理区域,例如混凝土人行道和皮带。

    2. 使用Navier Stokes修复
    在这里插入图片描述左侧原图,中间mask蒙版,右侧显示了Navier-Stokes修复方法的输出。通过使用这种OpenCV修复方法,我们已经能够部分修复损坏的旧照片。

    3. 最后一个示例
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述左边是原始图像,中间是相应的蒙版。 可以看到mask蒙版有两个区域,我们将尝试“修复”:右下角的水印,圆形区域对应于其中一棵树。
    在此示例中,我们将OpenCV修复视为一种从图像中删除对象的方法,其结果可以在底部看到。不幸的是,结果并不如我们期望的那样好。我们希望删除的树显示为圆形模糊,而水印也模糊。

    3. 怎么提升水印修复的效果

    OpenCV内置的修复算法的最大问题之一是它们需要人工干预,这意味着我们必须手动提供希望修复和恢复的遮罩区域。

    手动提供口罩很繁琐-有没有更好的方法? 其实有。

    使用基于深度学习的方法,包括全卷积神经网络和生成对抗网络(GANs),我们可以“学习修补”。 这些网络:

    • 要求零人工干预
    • 可以生成自己的训练数据
    • 产生比传统计算机视觉修复算法更美观的结果

    基于深度学习的修复算法不在本教程的范围内,但将在以后的博客文章中介绍。

    参考:

    展开全文
  • 前言 ...今天我们就一起来,用Python + OpenCV三步去除水印,去水印需要使用的库:cv2、numpy。cv2是基于OpenCV的图像处理库,可以对图像进行腐蚀,膨胀等操作;numpy这是一个强大的处理矩阵和维度

    前言

    本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。

    作者:编程乐趣

    平常工作中,有时为了采用网络的一些素材,但这些素材往往被打了水印,如果我们不懂PS就无法去掉水印,或者无法批量去掉水印。这些就很影响我们的工作效率。

    今天我们就一起来,用Python + OpenCV三步去除水印,去水印需要使用的库:cv2、numpy。cv2是基于OpenCV的图像处理库,可以对图像进行腐蚀,膨胀等操作;numpy这是一个强大的处理矩阵和维度运算的库。

     

    图片去水印原理

    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([200, 200, 240]), np.array([255, 255, 255])),把[200, 200, 200]~[255, 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。

    去掉右下角的水印步骤

    1、从原图片,截取右下角部分,另存为新图片;

    2、识别水印,颜色值为:[200, 200, 200]~[255, 255, 255]

    3、去掉水印,还原图片;

    4、把原图片、去掉水印的新图片,进行重叠合并;

    代码实现

    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]  # 裁剪坐标为[y0:y1, x0:x1]
    cv2.imwrite(newPath, cropped)
    imgSY = cv2.imread(newPath,1)
    
    #图片二值化处理,把[200,200,200]-[250,250,250]以外的颜色变成0
    thresh = cv2.inRange(imgSY,np.array([200,200,200]),np.array([250,250,250]))
    #创建形状和尺寸的结构元素
    kernel = np.ones((3,3),np.uint8)
    #扩展待修复区域
    hi_mask = cv2.dilate(thresh,kernel,iterations=10)
    specular = cv2.inpaint(imgSY,hi_mask,5,flags=cv2.INPAINT_TELEA)
    cv2.imwrite(newPath, specular)
    
    #覆盖图片
    imgSY = Image.open(newPath)
    img = Image.open(path)
    img.paste(imgSY, (int(width*0.7),int(hight*0.8),width,hight))
    img.save(newPath)

    效果对比

    Python快速去水印,提高工作效率,一步到位(附代码)

    展开全文
  • 主要给大家介绍了关于python图片修复程序的相关资料,可以用于实现图片中水印去除,主要利用的是OpenCV这个框架实现的,文中通过示例代码介绍的非常详细,需要的朋友可以参考借鉴,下面来一起看看吧
  • 对,最近在研究图像去水印以及图像重构的一些内容,所以就一起做一个整理好啦。也许之后还会有更新,但也可能就只更新看了的这些。每篇论文如果网上的讲解不多的话我都会单独再开一篇去讲,如果网上已经有比较好的...

    Hello,大家好,许久未见,本来今天要和大家分享的是Google CVPR 2017的一篇论文,讲的是去除可见水印哒。但是想了想,不如做一个超强合集??自己挖坑自己填哈哈。对,最近在研究图像去水印以及图像重构的一些内容,所以就一起做一个整理好啦。也许之后还会有更新,但也可能就只更新看了的这些。每篇论文如果网上的讲解不多的话我都会单独再开一篇去讲,如果网上已经有比较好的讲解了的话,我会做一个整理,就不再做重复性的工作了。

    ===============================================================================

    【去噪去水印超分辨率能力王】《Deep Image Prior》

     CVPR 2018 , GitHub 已有 4825个 star。

    论文链接:https://sites.skoltech.ru/app/data/uploads/sites/25/2018/04/deep_image_prior.pdf

    源码链接:https://github.com/DmitryUlyanov/deep-image-prior

    我的博客讲解地址:待填坑或整理

    该论文相关参考资料:

    1.去噪、去水印、超分辨率,这款不用学习的神经网络无所不能

    https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-01-29-12?from=synced&keyword=%E6%B0%B4%E5%8D%B0

    2.Paper Dissected: “Deep Image Prior” Explained

    http://mlexplained.com/2018/01/18/paper-dissected-deep-image-prior-explained/

    3. cnblog的Image Restoration(Deep Image Prior)

    https://www.cnblogs.com/shouhuxianjian/p/8006847.html

    4.结合youtube视频的讲解

    http://www.sohu.com/a/295124530_505819

    ================================================================================

    【毫秒级图像去噪,不需要干净的图片训练】《Noise2Noise:Learning Image Restoration without clean data》

    ICML2018论文

    论文链接:https://arxiv.org/pdf/1803.04189.pdf

    源码链接:https://github.com/NVlabs/noise2noise (英伟达官方,tensorflow,star488)

                      https://github.com/yu4u/noise2noise(第三方实现,keras,star515)

    Youtube讲解视频:https://www.youtube.com/watch?v=dcV0OfxjrPQ

    我的博客讲解地址:待填坑或整理

    该论文相关参考资料:

    1.毫秒级图像去噪!英伟达、MIT新AI系统完美去水印

    https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3MTA0MTk1MA==&mid=2652021993&idx=4&sn=d31bbeff4d3b002858fba4b364256495&scene=0#wechat_redirect

    2.想看高清无码大图,这个 AI 能帮你

    https://new.qq.com/omn/20180802/20180802A142F5.html

     

    ================================================================================

    【非神经网络方法在多图像集合中评估检测水印并进行图像重构】《On the effectiveness of visible watermark》

    论文链接:http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/papers/Dekel_On_the_Effectiveness_CVPR_2017_paper.pdf

    项目链接:https://watermark-cvpr17.github.io/

    源码复现:https://github.com/rohitrango/automatic-watermark-detection  (非官方,我跑了,效果还行)

    我的博客讲解地址:待填坑或整理

    该论文相关参考资料:

    1.On the Effectiveness of Visible Watermarks & 利用AI技术去除图像水印

    https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/79636197

    这个博主汇集了对该论文的翻译、解读链接,给出了一些源码复现的地址,还有一些最新的AI去水印的方法介绍。看了链接中的3个翻译之后突然觉得我如果写个简单的讲解有点多余??那写点别出心裁的东西吧。

    2.谷歌提出多图像抠图算法,并弥补水印技术的一致性漏洞【机器之心对该方法的一个介绍】

    https://www.jiqizhixin.com/articles/2017-08-19-5?from=synced&keyword=%E6%B0%B4%E5%8D%B0

    ================================================================================

    图像篡改检测与图像修复

    哈哈,这个就看我之前的一篇博客好了~~~

    【CVPR 2018】《Learning Rich Features for Image Manipulation Detection》

    https://blog.csdn.net/luolan9611/article/details/82804248

     

    【最新,检测PS篡改和修复原图】《Detecting Photoshopped Faces by Scripting Photoshop》

    论文链接:https://arxiv.org/pdf/1906.05856.pdf

    项目源码:还没开源

    1.砸自家招牌?PS 发布准确率高达 99% 的「去 PS」神器-AI科技评论

    https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI5NTIxNTg0OA==&mid=2247495854&idx=1&sn=a0d1149219546bc65d948b731d53058c&scene=0#wechat_redirect

    2.P图美颜1秒识破,Adobe伯克利联手打造“反PS”神器-新智元

    https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3MTA0MTk1MA==&mid=2652047253&idx=2&sn=a3bf4f76f2903d2aa0702affd1cbcfff&scene=0#wechat_redirect

    3.一秒回到P图前:Adobe发布“反向PS”利器,知道你修过哪里,还帮你修回去-量子位

    https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIzNjc1NzUzMw==&mid=2247523485&idx=4&sn=3ac6bb6003e1af45511fcfed06e8fb55&scene=0#wechat_redirect

    ===============================================================================

    先这些吧,嘻嘻嘻嘻~

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  • 基于Python实现网页版去复杂图片水印 Python可以用OpenCV去除图片水印,但只针对简单图片,如何对于复杂图片 基于Flask框架实现网页上传图片,执行效果: 代码解析: (1)Flask框架搭建 新建qushuiyin.py...

    基于Python实现网页版去复杂图片水印

    Python可以用OpenCV去除图片水印,但只针对简单图片,对于复杂图片水印,目前采用最多的是固定位置去除,但是这种方式不能针对所有照片,还有就是采用AI训练的方式,就这种方式而言,效果不错,但是很耗费时间,追求完美的话,至少需要20h,从经济上讲很不划算,所以本文一种特殊的方式,通过图像转化为HSV图,提取水印照片,参考PS的方式,与原图对比稀释掉水印,这种方式有两大缺点:

    (1)针对图像色彩丰富,尤其深色系效果明显;

    (2)目前大部分水印为灰色较多,这种方式只针对灰色水印。

    本文参考了麦拂沙博主的文章,同时转用了该文章的图片,非常感谢。

    基于Flask框架实现网页上传图片 

    打开网页输入以下网址:127.0.0.1:5000,这是来源于后面代码app.run(host='0.0.0.0', port=5000, debug=True)。

                                                                                                                                             水印原图

    代码解析:

    (1)Flask框架搭建

    新建qushuiyin.py文件,在该文件下输入以下代码。

    from flask import Flask, render_template, request, redirect, url_for, make_response, jsonify
    from werkzeug.utils import secure_filename
    import os
    import cv2
    import time
    import numpy as np
    from PIL import Image
    
    from datetime import timedelta
    
    # 设置允许的文件格式
    ALLOWED_EXTENSIONS = set(['png', 'jpg', 'JPG', 'PNG', 'bmp'])
    
    
    def allowed_file(filename):
        return '.' in filename and filename.rsplit('.', 1)[1] in ALLOWED_EXTENSIONS
    
    
    app = Flask(__name__)
    # 设置静态文件缓存过期时间
    app.send_file_max_age_default = timedelta(seconds=1)
    
    
    # @app.route('/upload', methods=['POST', 'GET'])
    @app.route('/', methods=['POST', 'GET'])  # 添加路由
    def upload():
        if request.method == 'POST':
            f = request.files['file']
    
            if not (f and allowed_file(f.filename)):
                return jsonify({"error": 1001, "msg": "请检查上传的图片类型,仅限于png、PNG、jpg、JPG、bmp"})
    
            user_input = request.form.get("name")
    
            basepath = os.path.dirname(__file__)  # 当前文件所在路径
    
            upload_path = os.path.join(basepath, './static/photo', secure_filename(f.filename))  # 注意:没有的文件夹一定要先创建,不然会提示没有该路径
            f.save(upload_path)
    
            return render_template('REpicture_ok.html', val1=time.time())
    
        return render_template('REpicture.html')
    
    
    if __name__ == '__main__':
        # app.debug = True
        app.run(host='0.0.0.0', port=5000, debug=True)

    (2)REpicture_ok.html和Repicture.html搭建

    在当前目录下新建Repicture_ok.html和Repicture.html空白文件,输入以下代码。

    #REpicture.html
    <head>
        <meta charset="UTF-8">
        <title>图片右下角去水印</title>
    </head>
    <body>
        <h1>请上传图片文件</h1>
        <form action="" enctype='multipart/form-data' method='POST'>
            <input type="file" name="file" style="margin-top:20px;"/>
            <br>
            <input type="submit" value="去水印" class="button-new" style="margin-top:15px;"/>
        </form>
    </body>
    </html>
    #REpicture_ok.html
    <head>
        <meta charset="UTF-8">
        <title>图片右下角去水印</title>
    </head>
    <body>
        <h1>请上传图片文件</h1>
        <form action="" enctype='multipart/form-data' method='POST'>
            <input type="file" name="file" style="margin-top:20px;"/>
            <br>
            <input type="submit" value="去水印" class="button-new" style="margin-top:15px;"/>
        </form>
        <img src="{{ url_for('static', filename= './photo/result.jpg',_t=val1) }}" width="400" height="400" alt="你的图片被外星人劫持了~~"/>
    </body>
    </html>

    注意:filename= './photo/result.jpg',路径要描述准确,否则会报错。

    (3)得到反色水印图

    原理是借鉴PS软件去水印方式,通过HSV提取出反色水印图,代码及执行结果如下:

    在qushuiyin.py里f.save(upload_path)代码后接着输入以下代码:

            src = cv2.imread(upload_path)
            rows, cols, channels = src.shape
            hsv = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2HSV)
            low_hsv = np.array([0, 0, 46])
            high_hsv = np.array([20, 70, 200])
            mask = cv2.inRange(hsv, low_hsv, high_hsv)
            erode = cv2.erode(mask, None, iterations=1)
            dilate = cv2.dilate(erode, None, iterations=1)
            for i in range(rows):
                for j in range(cols):
                    if dilate[i, j] != 255:  # 像素点255表示白色
                        src[i, j] = (255, 255, 255)  # 此处替换颜色,为BGR通道,不是RGB通道
    
            img = cv2.imwrite("new.png", src)

    说明:

    如何获取 low_hsv, high_hsv两个数组的值:

    第一种方式:可以参考一下下表

    第二种方式:新建一个PicNum.py的文件,输入以下代码运行(注意修改图片路径),会得到一个HSV图,鼠标左键点击你需要的地方,软件上会显示出HSV值,可以参考。

    import numpy as np
    import cv2
    
    src = cv2.imread("./static/3.jpg")  # 用PIL中的Image.open打开图像
    rows,cols,channels = src.shape
    hsv = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    def getpos(event,x,y,flags,param):
        if event==cv2.EVENT_LBUTTONDOWN: #定义一个鼠标左键按下去的事件
           print(hsv[y,x])
    cv2.imshow('imageHSV',hsv)
    cv2.setMouseCallback("imageHSV",getpos)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

    (4)实现复杂图片去水印

    在上面代码的后面接着输入:

            src = cv2.imread(upload_path)
            newImg = cv2.imread("new.png")
            save = np.zeros(src.shape, np.uint8)  # 创建一张空图像用于保存
            for row in range(src.shape[0]):
                for col in range(src.shape[1]):
                    for channel in range(src.shape[2]):
                        if newImg[row, col, channel] == 0:
                            val = 0
                        else:
                            reverse_val = 255 - src[row, col, channel]
                            val = 255 - reverse_val * 256 / newImg[row, col, channel]
                            if val < 0: val = 0
    
                        save[row, col, channel] = val
    
            dst = cv2.inpaint(save, mask, 3, cv2.INPAINT_TELEA)
            cv2.imwrite(os.path.join(basepath, './static/photo', 'result.jpg'), dst)
            #os.remove(os.path.join(basepath, './static/photo', 'new.png'))

    给大家看看执行效果:

    总结:

    本文讲述的去复杂图片的水印,我觉得效果还可以,相比于通过PS软件获得反色水印图要简便快捷一些,虽然效果称不上完美,但是相比于AI训练方式也要简便快捷好多,同时还可以应用于服务器上。

    最后我想留下一个问题,如果能点击获得原图的HSV值,是否可以实现橡皮擦工具,也就是可以实现点击就能去掉水印,这个问题留待以后有时间研究一下。

    展开全文
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  • python OpenCV给视频去除水印

    千次阅读 2021-11-24 19:04:07
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  • python opencv去图片水印

    千次阅读 2014-12-16 14:40:32
     最近有一个需要为图片去水印的需求,于是各种折腾开始。 【背景了解图片标准】 图片使用RGB编码,RGB色彩模式是工业界的一种颜色标准,是通过对红(R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的...
  • 大家好,我是菜鸟哥!有粉丝问,既然Python这么牛逼,可不可使用Python去除图片水印的方法呢?这个肯定有啊,不过由于图片水印的种类有很多,今天我们先讲最简单的一种。即上图中的①类水印...
  • python去除图片水印Sometimes, we need to add watermark as a standard category of plots and therefore, we are introducing a new methodology for adding watermark in this article. 有时,我们需要将水印...
  • opencv-python 图片去水印或文字及打马赛克 没有用基于像素的反色中和的方法 1. 基于选块的去除 通过鼠标选择图片中需要去除的水印,文字或…先看下效果不算完美,研究学习inpaint函数,及对图像的像素...
  • 本文简单介绍了黑帽的概念、原理和作用,以及OpenCV-Python的具体实现,并提供了两个利用黑帽去除图像水印的案例和一个提取白色图像周边黑色轮廓的案例,通过黑帽的结果图像,再作为mask去与原图像进行运算,即可以...
  • 图像去水印/修复

    千次阅读 2019-11-24 18:06:31
    实际应用中,我们的图像常常会被噪声腐蚀,这些噪声可能是划痕,涂鸦等。或者图像的部分本身已经损毁。这就需要对图片进行还原。 图像的修复原理: 利用那些已经被破坏的区域的边缘,即边缘的颜色和结构,根据这些...
  • 今天我就来教你一招利用Python快速去除图片水印! 不过由于图片水印的种类有很多,今天我们先讲最简单的一种。 即上图中的①类水印,这种水印存在白色背景上的文档里,水印是灰色,需要保留的文字是黑色。 这种...
  • python 利用opencv去除图片水印

    千次阅读 2019-10-08 23:18:01
    python 去除水印“人工”智能去除水印 这两天公司来了一个新的需求——去除水印,对于我一个从未接触过的这种事情的人来说,当时我是蒙的。不过首先我就去搜索了一下是否有该种合适的功能模块,经过我的筛选,发现...
  • 简单!Python+OpenCV三步去除水印

    万次阅读 多人点赞 2018-12-19 09:39:17
    Python+OpenCV三步去除水印 作为一个不会用PS的我,每当在工作中遇到一些要去除水印的图片,我只能通过手机或者PPT(没错,PPT的删除背景功能真的很强大)。如此以往,我觉得生活不能再这么继续下去,ok!编个代码...
  • 用深度学习方法进行图像去水印,需要大量的训练图像样本对,即带有水印的图片和干净的图片。我使用英伟达与MIT提出的noise2noise方法实现去水印。经过题主测试,模型训练样本及次数足够多,去水印后的原图基本上接近...
  • OpenCVSharp(C# OpenCV)图像去水印实例

    千次阅读 2021-11-24 19:35:49
    OpenCV对比度亮度变换竟能用来去水印(附Python/C++源码)_Color Space的博客-CSDN博客点击下方卡片,关注“OpenCV与AI深度学习”公众号。视觉/图像重磅干货,第一时间送达!导读本文主要介绍使用OpenCV亮度/对比度...
  • 最近有一个需要为图片去水印的需求,于是各种折腾开始。 背景了解图片标准 图片使用RGB编码,RGB色彩模式是工业界的一种颜色标准,是通过对红(R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到...
  • 使用基本图像处理技术进行水印去除,主要采用OpenCV提供的库函数以及基本的图像处理进行图像修复,但是从鲁棒性方面可能存在不足。处理的图像可能存在一定的模糊水印去除不完整、留边等问题。本文参考了部分其他内容...
  • OpenCV—python 图像修复(去除水印)

    万次阅读 2018-11-15 21:19:25
    基于OpenCV的两种去水印方案(不具有普适性) 可以使用深度学习方法来去修复图像 一、基于 inpaint 方法(网上的方法,处理质量较低) 算法理论:基于Telea在2004年提出的基于快速行进的修复算法(FMM算法),先处理待...
  • 主要介绍了python获取图片颜色信息的方法,涉及Python使用pil模操作图片的技巧,具有一定参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
  • Easy Video Logo Remover是一款小巧、简单、易用的视频去水印工具,让您通过裁剪视频或移除视频文件中插入的水印和其它元素(如 LOGO、签名或字幕等等之类的)来改善图像质量。有需要的小伙伴欢迎来西西下载体验。软件...
  • 今天我们就一起来,用Python + OpenCV三步去除水印,去水印需要使用的库:cv2、numpy。cv2是基于OpenCV的图像处理库,可以对图像进行腐蚀,膨胀等操作;numpy这是一个强大的处理矩阵和维度运算的库。 图片去水印原理 ...

空空如也

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