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
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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 "$(conda shell.bash hook)" conda activate myenv conda install -y tensorflow==1.15 pillow opencv matplotlib pyyaml conda install -y tensorflow-gpu pip install --upgrade pip pip install git+https://github.com/jiahuiyu/neuralgym
4.克隆仓库
!git clone https://github.com/zuruoke/watermark-removal
5.从驱动器下载模型文件并将其粘贴到/watermark-removal/model目录中。
6.执行python代码从istock图像中删除水印。如果您有 alamy、shutterstock 或自定义水印图像,请在 utils/
%%shell eval "$(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
参考
请给从 zuruoke/watermark-removal 分叉的 github 仓库
要配置tensorflow=1.15,在colab中设置conda env
以上就是《从带印记到干净:将带水印的图像转变为清晰的视觉效果》的详细内容,更多关于的资料请关注golang学习网公众号!
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