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Sallyの卒業写真を修復しましょう

このコースで身につけた知識を組み合わせて、最後のチャレンジに取り組みます。大きく損傷した写真を再構成しましょう。

ノイズ、歪み、そしてノートPCの故障による欠損で傷んだ、Sallyのお気に入りのポートレートを修復してください。

Sally damaged picture
Sallyの損傷したポートレートは、すでに damaged_image として読み込まれています。

次の手順でこの画像の問題を直していきます。

  • rotate() を使って正しい向きに回転させる
  • denoise_tv_chambolle() でノイズを低減する
  • inpaint モジュールの inpaint_biharmonic() で欠損部分を再構成する

show_image() はすでに読み込まれています。

この演習はコースの一部です

Pythonで学ぶ画像処理

コースを見る

演習の手順

  • 画像に復元処理を適用するために必要なモジュールをインポートします。
  • rotate() 関数を呼び出して画像を回転させます。
  • chambolle アルゴリズムを使って画像のノイズを除去します。
  • 提供されたマスクを用いて、biharmonic 手法で欠損部分を復元し、最終的な画像を得ます。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# 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)
コードを編集して実行