第十八篇【传奇开心果短博文系列】Python的OpenCV库技术点案例示例：图像修复和恢复_失焦图像修复opencvpython

使用图像修复模型进行图像修复

with torch.no_grad():
inpaint_image = model(input_image)

将修复后的图像转换为OpenCV格式

inpaint_image = inpaint_image.squeeze(0).permute(1, 2, 0).numpy()
inpaint_image = cv2.cvtColor(inpaint_image, cv2.COLOR_RGB2BGR)

显示原始图像、掩码图像和修复后的图像

cv2.imshow(‘Original Image’, image)
cv2.imshow(‘Mask Image’, mask)
cv2.imshow(‘Inpainted Image’, inpaint_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，首先定义了一个图像修复模型ImageRestorationModel，可以根据需要自定义卷积神经网络或使用预训练的模型。


然后，加载预训练的图像修复模型，并设置为评估模式。接下来，读取原始图像和掩码图像，并进行图像预处理操作，将图像转换为模型输入所需的格式。


使用加载的图像修复模型对输入图像进行修复。通过调用模型的forward方法，实现图像修复的前向传播过程，并得到修复后的图像。


最后，将修复后的图像转换为OpenCV格式，并使用cv2.imshow()函数显示原始图像、掩码图像和修复后的图像。


需要注意的是，示例代码中的图像修复模型仅作为示例，实际使用时需要根据具体需求和数据集自行定义和训练模型。


### 六、基于深度学习的方法示例代码


![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/7fc4c380383d4d99846868425b9e0cd0.jpg)基于深度学习的方法可以使用各种深度学习模型进行图像修复，以下是一个示例代码，展示如何使用OpenCV和PyTorch实现基于深度学习的图像修复方法：



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import cv2
import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.transforms as transforms

定义图像修复模型

class ImageRestorationModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(ImageRestorationModel, self).init()
# 定义模型结构，可以使用自定义的卷积神经网络或预训练的模型

def forward(self, x):
    # 模型前向传播过程
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加载预训练的图像修复模型

model = ImageRestorationModel()
model.load_state_dict(torch.load(‘image_restoration_model.pth’))
model.eval()

读取原始图像

image = cv2.imread(‘original_image.jpg’)

图像预处理

transform = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
# 其他预处理操作，如归一化等
])
input_image = transform(image).unsqueeze(0)

使用图像修复模型进行图像修复

with torch.no_grad():
inpaint_image = model(input_image)

将修复后的图像转换为OpenCV格式

inpaint_image = inpaint_image.squeeze(0).permute(1, 2, 0).numpy()
inpaint_image = cv2.cvtColor(inpaint_image, cv2.COLOR_RGB2BGR)

显示原始图像和修复后的图像

cv2.imshow(‘Original Image’, image)
cv2.imshow(‘Inpainted Image’, inpaint_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()