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从带印记到干净：将带水印的图像转变为清晰的视觉效果

来源：dev.to 2024-08-18 18:00:54 0浏览收藏

在IT行业这个发展更新速度很快的行业，只有不停止的学习，才不会被行业所淘汰。如果你是文章学习者，那么本文《从带印记到干净：将带水印的图像转变为清晰的视觉效果》就很适合你！本篇内容主要包括##content_title##，希望对大家的知识积累有所帮助，助力实战开发！

您是否想知道如何使用python从图像中去除水印？很简单！如果您有兴趣，您应该了解 python 并具备 cnn 和 tensorflow dl 框架等计算机视觉模型的基本知识，以便遵循架构！在运行代码之前，请确保您阅读了要去除水印的图像的版权法。

遵循的步骤 -

创建一个新google colab 笔记本。将运行时更改为t4 gpu，以增强计算能力来运行推理管道。
安装conda包，创建并激活conda环境
由于google colab使用最新的tensorflow和python版本，并且本项目使用python 3.6支持的tensorflow=1.15.0，因此在colab环境中安装miniconda

# 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.在env.中安装软件包

%%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.克隆仓库

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

5.从驱动器下载模型文件并将其粘贴到/watermark-removal/model目录中。

6.执行python代码从istock图像中删除水印。如果您有 alamy、shutterstock 或自定义水印图像，请在 utils// 中添加 mask.png。

%%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