老照片修复python实现

老照片修复是一个有趣且有挑战性的任务，可以使用Python中的图像处理库来实现。以下是一个基本的老照片修复的Python代码示例：

import cv2
import numpy as np

def restore_old_photo(image_path):
    # 读取图片
    image = cv2.imread(image_path)

    # 转换为灰度图像
    gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 应用去噪处理
    denoised_image = cv2.fastNlMeansDenoising(gray_image, None, 10, 7, 21)

    # 应用直方图均衡化增强对比度
    equalized_image = cv2.equalizeHist(denoised_image)

    # 使用高斯滤波平滑图像
    smoothed_image = cv2.GaussianBlur(equalized_image, (5, 5), 0)

    # 应用自适应阈值二值化
    _, thresholded_image = cv2.threshold(smoothed_image, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)

    # 查找图像中的边缘
    edges = cv2.Canny(thresholded_image, 30, 100)

    # 使用轮廓检测获取图像中的轮廓
    contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    # 创建一个空白图像作为修复后的图像
    restored_image = np.zeros_like(gray_image)

    # 通过填充轮廓修复图像
    cv2.drawContours(restored_image, contours, -1, (255, 255, 255), thickness=cv2.FILLED)

    # 将修复后的图像与原始图像结合
    restored_image = cv2.bitwise_and(image, image, mask=restored_image)

    # 显示修复后的图像
    cv2.imshow("Restored Image", restored_image)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

# 调用函数并传入要修复的图片路径
restore_old_photo("old_photo.jpg")

请确保安装了`OpenCV`库以及`numpy`库。此代码使用了一系列图像处理技术，如去噪、直方图均衡化、滤波、二值化、边缘检测和轮廓填充，以恢复老照片的细节和清晰度。你可以根据需要对代码进行调整和优化。