スタンプからクリーンへ: 透かし入りの画像をクリアなビジュアルに変換

Python を使用して画像からウォーターマークを削除する方法を疑問に思ったことはありますか?とても簡単です！興味がある場合は、アーキテクチャを理解するために Python の知識と、CNN や TensorFlow DL フレームワークなどのコンピューター ビジョン モデルの基本的な知識が必要です。コードを実行する前に、透かしを削除する画像の著作権法を必ずお読みください。

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従うべき手順 -

1. 新しいGoogle Colab ノートブックを作成します。ランタイムを T4 GPU に変更して、推論パイプラインを実行するためのコンピューティング能力を強化します。

2. Conda パッケージをインストールし、Conda 環境を作成してアクティブ化します
   Google Colab は最新の Tensorflow と Python バージョンを使用しており、このプロジェクトでは Python 3.6 でサポートされている tensorflow=1.15.0 を使用しているため、Colab 環境内に miniconda をインストールします
   

# set pythonpath
%env PYTHONPATH = # /env/python

# Set up miniconda and set the path '/usr/local'
!wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py38_4.12.0-Linux-x86_64.sh
!chmod +x Miniconda3-py38_4.12.0-Linux-x86_64.sh
!./Miniconda3-py38_4.12.0-Linux-x86_64.sh -b -f -p /usr/local

import sys
sys.path.append('/usr/local/lib/python3.8/site-packages')

# create a new conda environment using Python 3.3
!conda create -n myenv python=3.6

3.環境内にパッケージをインストールします

%%shell
eval "$(conda shell.bash hook)"
conda activate myenv
conda install -y tensorflow==1.15 pillow opencv matplotlib pyyaml
conda install -y tensorflow-gpu

pip install --upgrade pip
pip install git+https://github.com/JiahuiYu/neuralgym

4.リポジトリのクローンを作成します

!git clone https://github.com/zuruoke/watermark-removal

5.ドライブからモデル ファイルをダウンロードし、/watermark-removal/model ディレクトリに貼り付けます。

6.Python コードを実行して、istock 画像から透かしを削除します。 Alamy、Shutterstock、またはカスタムの透かし入り画像をお持ちの場合は、utils// 内にマスク.png を追加してください。

%%shell
eval "$(conda shell.bash hook)"
conda activate myenv

cd watermark-removal
python main.py --image path-to-input-image --output path-to-output-image --checkpoint_dir model/ --watermark_type istock

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参照

• zuruoke/watermark-removal からフォークされた Github リポジトリにスターを付けてください

• TensorFlow=1.15 を設定するには、colab 内で conda env をセットアップします

以上がスタンプからクリーンへ: 透かし入りの画像をクリアなビジュアルに変換の詳細内容です。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。