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import io
import cv2
import numpy as np
import requests
from PIL import Image
"""
1、测试lama-cleaner的inpaint api
"""
def test_inpaint_api():
"""
参数为image、mask
:return:
"""
# 加载原始图像并将其转换为灰度图像
img_path = '/resources/jeyoo-img/img.png'
mask_img_path = '/resources/jeyoo-img/img_mask.png'
clean_img_path = "/resources/jeyoo-img/img_clean.png"
img = cv2.imread(img_path)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow('gray', gray)
cv2.imwrite(mask_img_path,gray)
# image_file_object = cv2.imread(img_path)
# mask_file_object = cv2.imread(mask_img_path)
r = requests.post('http://127.0.0.1:7860/inpaint',
files={
'image': open(img_path, 'rb'),
'mask': open(mask_img_path, 'rb')},
data={
'ldmSteps': 25,
'ldmSampler': "plms",
'zitsWireframe': bool(True),
'hdStrategy': "Crop",
'hdStrategyCropMargin': 196,
'hdStrategyCropTrigerSize': 800,
'hdStrategyResizeLimit': 2048,
'prompt': "",
'negativePrompt': "",
'croperX': 58,
'croperY': -26,
'croperHeight': 512,
'croperWidth': 512,
'useCroper': bool(False),
'sdMaskBlur': 5,
'sdStrength': 0.75,
'sdSteps': 50,
'sdGuidanceScale': 7.5,
'sdSampler': "pndm",
'sdSeed': -1,
'sdMatchHistograms': bool(False),
'sdScale': 1,
'cv2Radius': 5,
'cv2Flag': "INPAINT_NS",
'paintByExampleSteps': 50,
'paintByExampleGuidanceScale': 7.5,
'paintByExampleSeed': -1,
'paintByExampleMaskBlur': 5,
'paintByExampleMatchHistograms': bool(False),
'p2pSteps': 50,
'p2pImageGuidanceScale': 1.5,
'p2pGuidanceScale': 7.5,
'sizeLimit': 628
},
headers={'x-api-key': 'xxxx'}
)
if (r.ok):
# r.content contains the bytes of the returned image
print(r)
image_data = r.content
# 将图片数据转换为图像对象
image = Image.open(io.BytesIO(image_data))
# 将图像对象保存到本地文件
image.save(clean_img_path)
else:
r.raise_for_status()
"""
2、测试从从image根据 watermark 获取 mask img
"""
def test_get_mask_by_gradient():
"""
在这个示例代码中,我们首先读取一张图片,并将其转换为灰度图像。
然后,我们使用Sobel算子计算图像的梯度,并计算像素变化的平均值。
接着,我们将像素变化小于平均值一半的像素设置为0,得到一个二值掩码。
最后,我们使用findContours函数找到掩码中的轮廓,并使用boundingRect函数获取每个轮廓的矩形框。
最后,我们在原图上绘制矩形框,并显示结果。
"""
# 读取图片
img = cv2.imread('../lama_cleaner_source_code/resources/jeyoo-img/image31.png')
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 计算梯度
# src:gray图像
# ddepth:int类型的ddepth,输出图像的深度,若src.depth() = CV_32F, 取ddepth =-1/CV_32F/CV_64F
# dx、dy:X、y方向的差分阶数
grad_x = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_32F, 1, 0)
grad_y = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_32F, 0, 1)
# print("grad_x:{},grad_y:{}".format(grad_x,grad_y))
# gray_x、gray_y是矩阵,第二个参数是权重
grad = cv2.addWeighted(grad_x, 0.5, grad_y, 0.5, 0)
# 计算像素变化小的区域
# 对数组中的每一个元素求其绝对值。
grad_abs = np.absolute(grad)
# 相似变化的平均值
grad_mean = np.mean(grad_abs)
# 0.7是最大
grad_threshold = grad_mean * 0.5
grad_mask = grad_abs < grad_threshold
# for i, element in enumerate(grad_abs):
# print("第 {} 行 ".format(i))
# for j in enumerate(element):
# print("{}".format(j))
print("grad_mean:{},grad_threshold:{}".format(grad_mean,grad_threshold)) # grad_mean:93.4161148071289,grad_threshold:46.70805740356445
# 获取像素变化小的区域的矩形框
contours, hierarchy = cv2.findContours(grad_mask.astype(np.uint8), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# print(contours)
rects = [cv2.boundingRect(cnt) for cnt in contours]
# 在原图上绘制矩形框
for rect in rects:
cv2.rectangle(img, (rect[0], rect[1]), (rect[0] + rect[2], rect[1] + rect[3]), (0, 0, 255), 2)
# 显示结果
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
cv2.imwrite('../lama_cleaner_source_code/resources/jeyoo-img/out/imgage31.png',img)
def test_get_mask_by_watermark():
"""
从image根据 watermark_img 获取mask img
要从图像中获取水印位置的掩码图像,您可以使用OpenCV中的模板匹配技术。模板匹配是一种在图像中查找给定模板的技术,它可以用于检测图像中的水印位置。
以下是使用OpenCV从图像中获取水印位置的掩码图像的步骤:
加载原始图像和水印图像。
将水印图像转换为灰度图像。
使用OpenCV中的模板匹配函数(cv2.matchTemplate)在原始图像中查找水印图像的位置。
根据匹配结果创建掩码图像。在掩码图像中,将匹配位置设置为白色,其他位置设置为黑色。
:return:
"""
# 加载原始图像和水印图像
img = cv2.imread('original_image.jpg')
watermark = cv2.imread('watermark_image.jpg')
# 将水印图像转换为灰度图像
watermark_gray = cv2.cvtColor(watermark, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 使用模板匹配在原始图像中查找水印图像的位置
result = cv2.matchTemplate(img, watermark_gray, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
# 根据匹配结果创建掩码图像
threshold = 0.8
mask = np.zeros_like(result)
mask[result >= threshold] = 255
# 显示掩码图像
cv2.imshow('Mask', mask)
# 等待用户按下任意键
cv2.waitKey(0)
# 释放窗口
cv2.destroyAllWindows()
def test_get_mask_by_watermark2():
"""
在上面的代码中,我们使用Canny算子对灰度图像进行边缘检测,并使用cv2.findContours函数对边缘图像进行轮廓检测。
然后,我们对每个轮廓进行形状分析,并根据筛选出的轮廓创建掩码图像。
在筛选轮廓时,我们使用了cv2.isContourConvex函数来排除非凸形状的轮廓。您可以根据需要调整形状分析的参数来获得更好的结果。
:return:
"""
# 加载原始图像并将其转换为灰度图像
img = cv2.imread('../lama_cleaner_source_code/resources/jeyoo-img/img.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow('gray', gray)
cv2.waitKey(0)
# 对灰度图像进行边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)
cv2.imshow('edges', edges)
cv2.waitKey(0)
# 对边缘图像进行轮廓检测
contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 对每个轮廓进行形状分析,筛选出可能是水印的轮廓
watermark_contours = []
for contour in contours:
perimeter = cv2.arcLength(contour, True)
approx = cv2.approxPolyDP(contour, 0.02 * perimeter, True)
print(len(approx))
if len(approx) == 6 and cv2.isContourConvex(approx):
watermark_contours.append(approx)
# 根据筛选出的轮廓,创建掩码图像
mask = np.zeros_like(gray)
for contour in watermark_contours:
cv2.drawContours(mask, [contour], 0, 255, -1)
# 显示掩码图像
cv2.imshow('Mask', mask)
# 等待用户按下任意键
cv2.waitKey(0)
# 释放窗口
cv2.destroyAllWindows()
def test_get_mask_img_watermark3():
"""
要为水印区域生成掩码图像,您可以使用OpenCV中的矩形掩码。以下是生成掩码图像的步骤:
创建一个与原始图像大小相同的黑色图像,作为掩码图像。
使用OpenCV中的 cv2.rectangle() 函数在掩码图像上绘制一个矩形,该矩形覆盖水印区域。
将掩码图像转换为灰度图像,并使用OpenCV中的 cv2.threshold() 函数将其二值化,以便将水印区域设置为白色,其余区域设置为黑色。
:return:
"""
img = cv2.imread('../lama_cleaner_source_code/resources/jeyoo-img/img.png')
# 创建掩码图像
mask = np.zeros_like(img)
# 定义水印区域
x, y, w, h = 3, 18, 29, 29
# 在掩码图像上绘制矩形
cv2.rectangle(mask, (x, y), (x + w, y + h), (255, 255, 255), -1)
# 将掩码图像转换为灰度图像
mask_gray = cv2.cvtColor(mask, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 将掩码图像二值化
_, mask_binary = cv2.threshold(mask_gray, 1, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 显示掩码图像
cv2.imshow('Mask', mask_binary)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
"""
3、测试从image根据 watermark 获取 mask img
"""
def test_get_mask_by_inrange():
"""
方式1
:return:
"""
img_path = '../lama_cleaner_docker/resources/jeyoo2-shuiyin.png'
img = cv2.imread(img_path)
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 计算掩码,删除像素位于该区间的
mask = cv2.inRange(gray, 240, 255)
cv2.imshow('mask1', mask)
cv2.waitKey(0)
"""
方式2
"""
# 读取图片
img = cv2.imread(img_path)
cv2.imshow("img" ,img)
cv2.waitKey(0)
# 将图片转换为HSV颜色空间
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
cv2.imshow("hsv", hsv)
cv2.waitKey(0)
means, dev = cv2.meanStdDev(img)
print("means:{}".format(means))
# means: [[227.75111119]
# [228.73636804]
# [225.89541678]]
# 定义颜色范围
lower_color = np.array([100, 100, 100])
upper_color = np.array([255, 255, 255])
# 创建掩码
mask2 = cv2.inRange(hsv, lower_color, upper_color)
cv2.imshow("mask2", mask2)
cv2.waitKey(0)
# 获取选定区域
result = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)
# 显示结果
cv2.imshow('image', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
"""
测试opencv的inpaint修复方法
"""
def test_repire_old_img_by_cv():
img = cv2.imread('../lama_cleaner_source_code/resources/jeyoo-shuiyin.png')
mask = cv2.imread('../lama_cleaner_source_code/resources/jeyoo2-shuiyin_mask.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
dst = cv2.inpaint(img, mask, 3, cv2.INPAINT_TELEA)
cv2.imshow('dst', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
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