Закрашивание изображения – это метод компьютерного зрения, используемый для заполнения недостающих или поврежденных частей изображения, плавного смешивания их с окружающим содержимым. В этой статье блога мы рассмотрим различные методы завершения изображения с помощью Python, а также примеры кода. Независимо от того, являетесь ли вы новичком или опытным практиком, это руководство предоставит вам полный обзор популярных методов в этой области.

1. OpenCV Inpainting:
   OpenCV — это популярная библиотека компьютерного зрения, обеспечивающая функции inpainting. Он предлагает различные методы, такие как алгоритм на основе Навье-Стокса, на основе образцов и алгоритм зарисовки Telea. Вот пример использования вставки OpenCV:

import cv2
image = cv2.imread('input_image.jpg')
mask = cv2.imread('mask_image.jpg', 0)  # Grayscale mask indicating the areas to be inpainted
result = cv2.inpaint(image, mask, 3, cv2.INPAINT_TELEA)
cv2.imwrite('output_image.jpg', result)

2. Inpainting на основе глубокого обучения с DeepFill v1:
   DeepFill v1 — это модель рисования на основе глубокого обучения, которая использует сверточные нейронные сети (CNN) для создания реалистичных нарисованных изображений. Модель обучена на больших наборах данных и может решать сложные задачи по рисованию. Вот пример использования DeepFill v1:

import cv2
import torch
from deepfillv1 import DeepFillModel
image = cv2.imread('input_image.jpg')
mask = cv2.imread('mask_image.jpg', 0)
# Preprocess image and mask
image = torch.from_numpy(image.transpose(2, 0, 1)).float().unsqueeze(0) / 255.0
mask = torch.from_numpy(mask).unsqueeze(0).unsqueeze(0) / 255.0
# Load pretrained DeepFill v1 model
model = DeepFillModel()
model.load_model('deepfillv1_model.pth')
# Inpaint the image
result = model(image, mask)
# Post-process and save the output
result = (result.squeeze(0).detach().cpu().numpy().transpose(1, 2, 0) * 255).astype('uint8')
cv2.imwrite('output_image.jpg', result)

3. Врисовка на основе генеративно-состязательных сетей (GAN) с DeepFill v2:
   DeepFill v2 — это улучшенная версия DeepFill, которая использует GAN для достижения более реалистичных результатов врисовки. Он использует как сеть генераторов для рисования, так и сеть дискриминаторов для состязательного обучения. Вот пример использования DeepFill v2:

import cv2
import torch
from deepfillv2 import DeepFillModel
image = cv2.imread('input_image.jpg')
mask = cv2.imread('mask_image.jpg', 0)
# Preprocess image and mask
image = torch.from_numpy(image.transpose(2, 0, 1)).float().unsqueeze(0) / 255.0
mask = torch.from_numpy(mask).unsqueeze(0).unsqueeze(0) / 255.0
# Load pretrained DeepFill v2 model
model = DeepFillModel()
model.load_model('deepfillv2_model.pth')
# Inpaint the image
result = model(image, mask)
# Post-process and save the output
result = (result.squeeze(0).detach().cpu().numpy().transpose(1, 2, 0) * 255).astype('uint8')
cv2.imwrite('output_image.jpg', result)

В этой статье мы рассмотрели несколько методов завершения изображения с помощью Python. Мы рассмотрели вставку OpenCV, а также подходы, основанные на глубоком обучении, с использованием DeepFill v1 и DeepFill v2. В зависимости от сложности вашей задачи по покраске, вы можете выбрать наиболее подходящий для ваших нужд метод. Не забывайте корректировать параметры и экспериментировать с различными методами, чтобы добиться наилучших результатов.