Ajude Sally a restaurar sua foto de formatura
Você combinará todo o conhecimento que adquiriu ao longo do curso para concluir um desafio final: reconstruir uma foto muito danificada.
Ajude Sally a restaurar seu retrato favorito, que foi danificado por ruído, distorção e informações ausentes devido a uma falha em seu laptop.
<img src="https://assets.datacamp.com/production/repositories/4470/datasets/bb7a75247648a4aa81159eec6f3c35be28629a35/sally_damaged_image.jpg" width=30% alt="Imagem danificada de Sally" />
damaged_image.Você corrigirá os problemas dessa imagem:
- Girando-o para ficar na posição vertical
rotate() - Aplicar a redução de ruído com
denoise_tv_chambolle() - Reconstrução das peças danificadas com o site
inpaint_biharmonic()do móduloinpaint.
show_image() já está pré-carregado.
Este exercício faz parte do curso
Processamento de imagens em Python
Instruções de exercício
- Importe o módulo necessário para aplicar a restauração na imagem.
- Gire a imagem chamando a função
rotate(). - Use o algoritmo chambolle para remover o ruído da imagem.
- Com a máscara fornecida, use o método biharmônico para restaurar as partes ausentes da imagem e obter a imagem final.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício preenchendo este código de exemplo.
# 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)