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Ayuda a Sally a restaurar su foto de graduación

Vas a combinar todos los conocimientos adquiridos a lo largo del curso para completar un reto final: reconstruir una foto muy dañada.

Ayuda a Sally a restaurar su retrato favorito dañado por ruido, distorsión y falta de información debido a una avería en su portátil. 

<img src="https://assets.datacamp.com/production/repositories/4470/datasets/bb7a75247648a4aa81159eec6f3c35be28629a35/sally_damaged_image.jpg" width=30% alt="Imagen dañada de Sally" />

El retrato dañado de Sally ya está cargado como imagen_dañada.

Arreglarás los problemas de esta imagen:

  • Gíralo para ponerlo vertical rotate()
  • Aplicar reducción de ruido con denoise_tv_chambolle()
  • Reconstruyendo las piezas dañadas con inpaint_biharmonic() del módulo inpaint.

show_image() ya está precargado.

Este ejercicio forma parte del curso

Procesado de imágenes en Python

Ver curso

Instrucciones de ejercicio

  • Importa el módulo necesario para aplicar la restauración a la imagen.
  • Gira la imagen llamando a la función rotate().
  • Utiliza el algoritmo chambolle para eliminar el ruido de la imagen.
  • Con la máscara proporcionada, utiliza el método biarmónico para restaurar las partes de la imagen que faltan y obtener la imagen final.

Ejercicio interactivo práctico

Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.

# Import the necessary modules
from skimage.restoration import denoise_tv_chambolle, ____
from skimage import transform

# Transform the image so it's not rotated
upright_img = ____(damaged_image, 20)

# Remove noise from the image, using the chambolle method
upright_img_without_noise = ____(upright_img,weight=0.1, multichannel=True)

# Reconstruct the image missing parts
mask = get_mask(upright_img)
result = ____.____(upright_img_without_noise, mask, multichannel=True)

show_image(result)
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