Watermark Removal：open source image watermark removal tool, picture watermark recovery original image

Introduction générale

Watermark Removal est un projet open source qui utilise des techniques d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond pour la restauration d'images, en particulier pour supprimer les filigranes des images. Le projet est développé par Chimzuruoke Okafor , inspiré par Contextual Attention et Gated Convolution et d'autres techniques de restauration d'image . En utilisant le cadre TensorFlow, le projet supprime automatiquement les filigranes des images sans compromettre la qualité de l'image, rendant l'image restaurée pratiquement indiscernable de l'original.

Liste des fonctions

• Suppression du filigraneLe logiciel : supprime automatiquement les filigranes des images à l'aide de techniques d'apprentissage automatique.
• Restauration de l'image: restaure l'état d'origine de l'image et maintient une qualité élevée.
• source ouverteLe code de base complet est fourni pour une utilisation et une modification libres.
• Modèle à téléchargerLes modèles pré-entraînés permettent une mise en œuvre rapide de l'application.
• Support Google ColabLes résultats de l'étude sont disponibles sur Google Colab pour faciliter l'expérimentation et les tests.

Utiliser l'aide

Processus d'installation

1. entrepôt de clonesPour cela, il faut d'abord cloner le dépôt GitHub du projet.

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

2. Installation des dépendancesCe projet utilise la version 1.15.0 de TensorFlow, vous devez donc installer la version correspondante de TensorFlow et d'autres dépendances.

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

3. Télécharger les modèles: Télécharger le modèle pré-entraîné et le placer dans le fichier model/ Catalogue.

   # 下载模型并解压到 model/ 目录

Processus d'utilisation

1. Préparer l'image: place l'image à filigraner dans le répertoire spécifié.
2. Exécution de scriptsLancez le script principal avec la commande suivante pour supprimer le filigrane de l'image.

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

3. Voir les résultatsL'image réparée sera enregistrée dans le chemin de sortie spécifié.

Fonctionnement détaillé

• Suppression du filigrane: en cours d'exécution main.py Scripts permettant aux utilisateurs de spécifier des images d'entrée et des chemins de sortie pour supprimer automatiquement les filigranes des images.
• formation au modèleLes utilisateurs peuvent entraîner à nouveau le modèle si nécessaire et ajuster les paramètres pour obtenir de meilleurs résultats de restauration.
• modification du codeLe projet étant open source, les utilisateurs peuvent modifier le code en fonction de leurs propres besoins afin d'obtenir des fonctions plus personnalisées.