透かし除去：オープンソース画像透かし除去ツール、画像透かし復元オリジナル画像

はじめに

透かし除去は、機械学習とディープラーニング技術を画像修復に使用するオープンソースプロジェクトで、特に画像から透かしを除去するために使用されます。このプロジェクトはChimzuruoke Okaforによって開発され、Contextual AttentionやGated Convolutionなどの画像復元技術にインスパイアされています。TensorFlowフレームワークを使用し、このプロジェクトは、画質を損なうことなく画像から透かしを自動的に除去し、復元された画像を元の画像とほとんど見分けがつかないようにする。

機能一覧

• 透かし除去機械学習技術を用いて画像から透かしを自動的に除去します。
• 画像修復元の状態に戻し、高画質を維持します。
• オープンソース完全なコードベースが提供され、自由に使用・変更できる。
• モデルダウンロードトレーニング済みのモデルを提供することで、素早くスタートアップできます。
• グーグルコラボサポートGoogle Colabでの実行をサポートし、実験やテストを容易にします。

ヘルプの使用

設置プロセス

1. クローン倉庫まず、プロジェクトのGitHubリポジトリをクローンする。

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

2. 依存関係のインストールこのプロジェクトではTensorFlowのバージョン1.15.0を使用しているため、対応するバージョンのTensorFlowとその他の依存関係をインストールする必要があります。

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

3. ダウンロードモデル訓練済みモデルをダウンロードし、それを モデル カタログ

   # モデルをダウンロードし、model/ディレクトリに解凍します。

使用プロセス

1. 画像の準備透かしを入れる画像を指定したディレクトリに配置します。
2. スクリプトの実行次のコマンドでメインスクリプトを実行し、画像から透かしを取り除きます。

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

3. 結果を見る修復された画像は、指定された出力パスに保存されます。

詳細な機能操作

• 透かし除去走ることによって main.py 入力画像と出力パスを指定して、画像から透かしを自動的に除去するスクリプト。
• モデルトレーニングユーザーは必要に応じてモデルを再トレーニングし、より良い復元結果を得るためにパラメータを調整することができます。
• コード修正このプロジェクトはオープンソースなので、ユーザーは自分のニーズに応じてコードを変更し、よりカスタマイズされた機能を実現することができます。