Eliminación de marca de agua：open source image watermark removal tool, picture watermark recovery original image

Introducción general

Watermark Removal es un proyecto de código abierto que utiliza técnicas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo para la restauración de imágenes, concretamente para eliminar marcas de agua de imágenes. El proyecto está desarrollado por Chimzuruoke Okafor , inspirado en Contextual Attention y Gated Convolution y otras técnicas de restauración de imágenes . Utilizando el marco TensorFlow, el proyecto elimina automáticamente las marcas de agua de las imágenes sin comprometer la calidad de la imagen, haciendo que la imagen restaurada sea prácticamente indistinguible de la original.

Lista de funciones

• Eliminación de marcas de agua: Elimina automáticamente las marcas de agua de las imágenes mediante técnicas de aprendizaje automático.
• Restauración de imágenes: Restaura el estado original de la imagen y mantiene una alta calidad.
• código abiertoSe proporciona una base de código completa para su libre uso y modificación.
• Descarga de modelos: Proporciona modelos preentrenados para una rápida puesta en marcha.
• Asistencia de Google ColabAdmite la ejecución en Google Colab para facilitar la experimentación y las pruebas.

Utilizar la ayuda

Proceso de instalación

1. almacén de clonesEn primer lugar, clona el repositorio GitHub del proyecto.

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

2. Instalación de dependenciasComo este proyecto utiliza la versión 1.15.0 de TensorFlow, es necesario instalar la versión correspondiente de TensorFlow y otras dependencias.

   pip install tensorflow==1.15.0
pip install git+https://github.com/JiahuiYu/neuralgym

3. Descargar modelosDescarga el modelo preentrenado y colócalo en la carpeta model/ Catálogo.

   # 下载模型并解压到 model/ 目录

Proceso de utilización

1. Preparación de la imagenColoca la imagen a marcar en el directorio especificado.
2. Ejecución de scriptsEjecute el script principal con el siguiente comando para eliminar la marca de agua de la imagen.

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

3. Ver resultados: La imagen reparada se guardará en la ruta de salida especificada.

Funcionamiento detallado

• Eliminación de marcas de agua: ejecutando main.py Scripts que permiten a los usuarios especificar imágenes de entrada y rutas de salida para eliminar automáticamente las marcas de agua de las imágenes.
• formación de modelosLos usuarios pueden volver a entrenar el modelo según sea necesario y ajustar los parámetros para obtener mejores resultados de restauración.
• modificación del códigoEl proyecto es de código abierto, por lo que los usuarios pueden modificar el código según sus propias necesidades para conseguir funciones más personalizadas.