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基于opencv消除图片马赛克

article 2025/3/6 2:05:57

以下是一个基于Python的图片马赛克消除函数实现，结合了图像处理和深度学习方法。由于马赛克消除涉及复杂的图像重建任务，建议根据实际需求选择合适的方法：

import cv2
import numpy as np
from PIL import Image

def remove_mosaic(image_path, output_path, method='traditional', block_size=10, scale_factor=0.1):
    """
    去除图片马赛克的函数，支持传统图像处理和深度学习方法
    :param image_path: 输入图片路径
    :param output_path: 输出图片路径
    :param method: 方法选择，可选 'traditional'(传统方法) 或 'gan'(深度学习方法)
    :param block_size: 传统方法中分块大小
    :param scale_factor: 传统方法中缩放比例
    """
    # 读取图片
    img = cv2.imread(image_path)
    if img is None:
        raise ValueError("图片路径无效，请检查文件是否存在")

    if method == 'traditional':
        # 传统图像处理方法
        # 1. 缩小图片模糊马赛克区域
        small_img = cv2.resize(img, None, fx=scale_factor, fy=scale_factor, interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
        # 2. 放大恢复分辨率
        restored_img = cv2.resize(small_img, (img.shape[1], img.shape[0]), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
        # 3. 使用图像修复填补细节（可选）
        mask = create_mosaic_mask(img, block_size)
        if mask is not None:
            restored_img = cv2.inpaint(restored_img, mask, inpaintRadius=3, flags=cv2.INPAINT_TELEA)
        # 保存结果
        cv2.imwrite(output_path, restored_img)
    elif method == 'gan':
        # 深度学习方法（需提前训练或加载预训练模型）
        # 注意：此部分需要根据实际模型调整代码
        # 示例代码（假设已加载预训练模型）
        from tensorflow.keras.models import load_model
        model = load_model('pretrained_gan_model.h5')
        img_resized = cv2.resize(img, (256, 256))
        img_input = img_resized / 255.0
        restored = model.predict(np.expand_dims(img_input, axis=0))
        cv2.imwrite(output_path, (restored[0] * 255).astype(np.uint8))
    else:
        raise ValueError("未知方法，请选择 'traditional' 或 'gan'")

def create_mosaic_mask(img, block_size):
    """
    创建马赛克区域掩码（用于传统方法中的图像修复）
    :param img: 输入图片
    :param block_size: 分块大小
    :return: 二值掩码图像
    """
    h, w = img.shape[:2]
    mask = np.zeros((h, w), dtype=np.uint8)
    for y in range(0, h, block_size):
        for x in range(0, w, block_size):
            # 标记马赛克块中心区域
            center_x = x + block_size // 2
            center_y = y + block_size // 2
            if center_x < w and center_y < h:
                mask[center_y, center_x] = 255
    return mask

# 使用示例
# 传统方法处理
remove_mosaic('input.jpg', 'output_traditional.jpg', method='traditional', block_size=15, scale_factor=0.05)

# 深度学习方法处理（需提前准备模型）
# remove_mosaic('input.jpg', 'output_gan.jpg', method='gan')

方法说明：

传统图像处理方法（推荐轻度马赛克）：
- 通过缩小-放大操作模糊马赛克区域
- 使用OpenCV的inpaint算法修复细节
- 支持自定义分块大小和缩放比例
深度学习方法（推荐复杂马赛克）：
- 需要提前训练或加载预训练GAN模型
- 示例代码需根据实际模型结构调整
- 效果依赖模型训练数据质量