图像处理/计算机视觉/python环境下如何用滤波器、算法恢复图片，对图片去污【附代码】

图片修复、图片恢复

一、问题描述
二、效果图
三、代码附录

一、问题描述

利用算法处理受损受污染的图片，使其尽量复原

二、效果图

三、代码附录

去污算法一

import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
from cv2 import INPAINT_NS
from cv2 import INPAINT_TELEAimg = cv2.imread('')
mask = cv2.imread('',0)dst1 = cv2.inpaint(img,mask,3,cv2.INPAINT_NS)
dst2 = cv2.inpaint(img,mask,3,cv2.INPAINT_TELEA)
plt.subplot(221),plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))plt.title('src'),plt.xticks([]),plt.yticks([])
plt.subplot(222),plt.imshow(cv2.cvtColor(mask, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.title('mask'),plt.xticks([]),plt.yticks([])
plt.subplot(223),plt.imshow(cv2.cvtColor(dst1, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.title('NS'),plt.xticks([]),plt.yticks([])
plt.subplot(224),plt.imshow(cv2.cvtColor(dst2, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.title('TELEA'),plt.xticks([]),plt.yticks([])
plt.show()

去污算法二

import cv2
import numpy as nppath = ""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()

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