這篇文章給大家介紹利用python編寫一個圖片修復功能，內容非常詳細，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對大家能有所幫助。

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效果預覽

圖片修復原理

那OpenCV究竟是怎么實現的，簡單的來說就是開發者標定噪聲的特征，在使用噪聲周圍的顏色特征推理出應該修復的圖片的顏色，從而實現圖片修復的。

程序實現解析

• 標定噪聲的特征，使用cv2.inRange二值化標識噪聲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；
• 使用OpenCV的dilate方法，擴展特征的區域，優化圖片處理效果；
• 使用inpaint方法，把噪聲的mask作為參數，推理并修復圖片；
     完整代碼

#coding=utf-8
#圖片修復

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)

#擴張待修復區域
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()

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