Удаление водяных знаков：Открытый инструмент для удаления водяных знаков с изображений, восстановление оригинального изображения с водяными знаками

Общее введение

Watermark Removal - это проект с открытым исходным кодом, который использует методы машинного и глубокого обучения для восстановления изображений, в частности для удаления водяных знаков с изображений. Проект разработан Чимзуруоке Окафором (Chimzuruoke Okafor) и вдохновлен технологиями Contextual Attention и Gated Convolution, а также другими методами восстановления изображений. Используя фреймворк TensorFlow, проект автоматически удаляет водяные знаки с изображений без ущерба для качества изображения, делая восстановленное изображение практически неотличимым от оригинала.

Список функций

• Удаление водяных знаков: Автоматическое удаление водяных знаков с изображений с помощью методов машинного обучения.
• Реставрация изображений: Восстанавливает исходное состояние изображения и сохраняет его высокое качество.
• открытый исходный код: Полная база кода предоставляется для свободного использования и модификации.
• Скачать модель: Предоставление предварительно обученных моделей для быстрого запуска.
• Поддержка Google Colab: Поддерживает работу в Google Colab для удобства проведения экспериментов и тестирования.

Использование помощи

Процесс установки

1. склад клонов: Сначала клонируйте репозиторий проекта на GitHub.

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

2. Установка зависимостей: Поскольку этот проект использует TensorFlow версии 1.15.0, вам необходимо установить соответствующую версию TensorFlow и другие зависимости.

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

3. Скачать модели: Загрузите предварительно обученную модель и поместите ее в model/ Каталог.

   # 下载模型并解压到 model/ 目录

Процесс использования

1. Подготовка изображения: Помещает изображение, на которое будет нанесен водяной знак, в указанный каталог.
2. Выполнение сценариев: Запустите основной скрипт со следующей командой, чтобы удалить водяной знак с изображения.

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

3. Посмотреть результаты: Отремонтированное изображение будет сохранено в указанном пути вывода.

Детальное управление функциями

• Удаление водяных знаков: на бегу main.py Сценарии, позволяющие пользователям указывать входные изображения и пути вывода для автоматического удаления водяных знаков с изображений.
• обучение модели: Пользователи могут переобучать модель по мере необходимости и настраивать параметры для получения лучших результатов реставрации.
• модификация кода: Поскольку проект имеет открытый исходный код, пользователи могут изменять его в соответствии со своими потребностями, чтобы получить более настраиваемые функции.