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Python으로 배우는 이미지 처리

Rebeca Gonzalez

Data Engineer

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  • 손상 이미지 복구
  • 텍스트 제거
  • 로고 제거
  • 객체 제거

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인페인팅
  • 손실된 영역 복원
  • 손상되지 않은 영역을 활용

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scikit-image로 이미지 재구성

from skimage.restoration import inpaint


# 마스크 생성
mask = get_mask(defect_image)


# 마스크를 사용해 손상 이미지를 인페인팅
restored_image = inpaint.inpaint_biharmonic(defect_image, 
                                            mask,
                                            multichannel=True)


# 결과 이미지 표시
show_image(restored_image)
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# 손상 이미지와 결과 이미지 표시
show_image(defect_image, '복원할 이미지')
show_image(restored_image, '복원된 이미지')

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마스크

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마스크

def get_mask(image):
    ''' 결함 영역 3개가 있는 마스크 생성 '''
    mask = np.zeros(image.shape[:-1])

    mask[101:106, 0:240] = 1

    mask[152:154, 0:60] = 1
    mask[153:155, 60:100] = 1
    mask[154:156, 100:120] = 1
    mask[155:156, 120:140] = 1

    mask[212:217, 0:150] = 1
    mask[217:222, 150:256] = 1
    return mask
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연습해 봅시다!

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