Python を使用して画像の欠陥を修復する方法

はじめに:
日常生活では、画像内のノイズなどの欠陥のある画像に遭遇することがよくあります。傷などこれらの欠陥は画像の美しさに影響を与える可能性があり、正確な処理が必要な特定の状況では、正しい情報を取得できなくなる可能性があります。 Python を使用して画像の欠陥を修復することは効果的な方法です。この記事では、Python を使用して画像の欠陥を修復する方法を紹介し、関連するコード例を添付します。

ステップ 1: 必要なライブラリをインポートする

まず、次のような必要なライブラリをインポートする必要があります:

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

このうち、cv2 は画像処理用の OpenCV ライブラリ、numpy は配列処理用のライブラリ、matplotlib.pyplot は画像表示に使用されます。

ステップ 2: イメージを読み取る

次に、修復する必要があるイメージを読み取る必要があります。 cv2 ライブラリの imread() 関数を使用して、イメージを読み取り、numpy 配列として保存します。

img = cv2.imread('image.jpg')

ステップ 3: 画像の前処理

欠陥を修復する前に、画像に対して前処理を行う必要があります。一般的な前処理手順には、ノイズ低減とエッジ抽出が含まれます。

ノイズリダクションは、cv2 ライブラリの GaussianBlur() 関数を使用して実行できます。サンプル コードは次のとおりです。

img_blur = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)

エッジの抽出は、cv2 ライブラリの Canny() 関数を使用して実行できます。 。サンプルコードは次のとおりです。

edges = cv2.Canny(img, Threshold1, Threshold2)

ステップ 4: 欠陥領域の特定

前処理の結果によると、欠陥領域を特定するために何らかのメソッドを渡すことができます。一般的な方法には、しきい値セグメンテーションと輪郭検出が含まれます。

閾値セグメンテーションは、cv2 ライブラリのthreshold() 関数を使用して実行できます。サンプル コードは次のとおりです。

ret, img_thresh = cv2.threshold(img_gray, Threshold, maxValue, cv2.THRESH_BINARY)

輪郭検出は、次の関数の findContours() を使用して実行できます。 cv2ライブラリ。サンプル コードは次のとおりです。

contours,hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

ステップ 5: 欠陥修復

欠陥ありエリア情報については、いくつかのアルゴリズムを通じてこれらのエリアを修復できます。一般的なアルゴリズムには、平均値フィルタリングと中央値フィルタリングが含まれます。

平均フィルタリングは、cv2 ライブラリの Blur() 関数を使用して実行できます。サンプル コードは次のとおりです。

img_repair = cv2.blur(img, (5, 5))

メディアン フィルター処理は、cv2 ライブラリの medianBlur() 関数を使用して実行できます。サンプル コードは次のとおりです。

img_repair = cv2.medianBlur(img, 5)

ステップ 6: 修復結果の表示

最後に、imshow をmatplotlib.pyplot library () 関数は修復されたイメージを表示します。サンプル コードは次のとおりです。

plt.imshow(img_repair[:,:,::-1])
plt.axis("off")
plt.show()

サンプル コードの完全版:

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

Read image

img = cv2.imread ('image.jpg')

前処理された画像

img_blur = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)
img_gray = cv2.cvtColor(img_blur , cv2 .COLOR_BGR2GRAY)
edges = cv2.Canny(img_gray, 100, 200)

欠陥領域の特定

輪郭、階層 = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE )

欠陥修復

img_repair = cv2.blur(img, (5, 5))

修復結果の表示

plt.imshow (img_repair[ :,:,::-1])
plt.axis("off")
plt.show()

結論:
この記事では Python の使用法を紹介します画像の欠陥を修復する手順と、関連するコード例が添付されています。これらの方法を使用することで、画像のノイズ、傷、その他の欠陥を効果的に修復し、画像を通常の視覚効果に戻すことができます。実際のアプリケーションでは、特定のニーズと画像の特性に基づいて適切な前処理方法と修復アルゴリズムを選択し、実際の効果に基づいて調整および最適化できます。この記事が、画像不良に対処する際の参考になれば幸いです。

以上がPython を使用して写真の欠陥を修復する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。