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修复老照片AI应用，效果太惊艳啦(内附Python实现代码)
发布时间：2024-07-25 10:24:53 浏览量：303次
来源：CSDN
作者：李秋键
本文约2957字，建议阅读9分钟。
图像识别技术在人工智能和深度学习背景下崭露头角，图像处理技术成为热门应用之一。最受欢迎的功能之一必定是图像修复，通过一键修复老照片等App在社交网络上掀起轰动。
图像修复已成为计算机图形学和计算机视觉的研究热点，在文物保护、影视特效、虚拟现实等领域具有重大应用价值。修复方法多种多样，其中偏微分方程的方法、整体变分方法、基于曲率的扩散模型、高斯滤波和纹理合成等都各具特点。
接下来我们将利用Python来实现修图效果，首先进行准备工作。我们使用Python 3.6.5版本，跨平台适用性强，操作系统支持Windows、Linux、苹果系统。
实验前的准备
所需Python库包括cv2用于处理图片像素值和保存图片，以及numpy用于对像素值矩阵进行运算。
修复程序处理一的搭建
1、图像处理第一步：
通过OpenCV对图片进行二值化处理和结构元素创建。以下是部分代码：
import cv2import numpy as nppath = "13.jpg"img = cv2.imread(path)hight, width, depth = img.shape[0:3]# 其他代码省略...2、扩张修复区域：
识别并扩张修复区域，调用cv2.inpaint()函数实现修复。具体代码及算法说明见原文。
修复程序处理二的搭建
1、图像处理第二步：
转换图片至HSV值空间并根据HSV值判断前景和背景。HSV颜色空间由Hue、Saturation、Value三部分组成，用于描述颜色属性。
具体代码见原文。
2、图像修复：
在扩张修复区域的基础上，进行腐蚀和膨胀操作修复图片。详细代码及操作原理可参考原文内容。
最终修复效果展示如下图，修复效果非常出色！
修图技巧get！赶紧动手练习，成为修图高手！
—完—
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