pathon代码实现老照片修复

很高兴回答您的问题！老照片修复是一个非常有趣的话题。以下是一些python代码示例，可以用来实现老照片修复：

1.使用opencv库

import cv2

def restore_image(image_path):
    # 加载图像
    img = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

    # 降噪处理
    img = cv2.medianBlur(img, 5)

    # 缺失部分修复
    img = cv2.inpaint(img, cv2.inRange(img, 240, 255), 3, cv2.INPAINT_TELEA)

    return img

2.使用tensorflow库

import tensorflow as tf
import numpy as np

def restore_image(image_path):
    # 加载图像
    img = tf.io.read_file(image_path)
    img = tf.image.decode_jpeg(img, channels=1)
    img = tf.image.convert_image_dtype(img, tf.float32)

    # 缺失部分修复
    mask = tf.math.greater(img, 0)
    img = tf.where(mask, img, tf.random.normal(tf.shape(img)))
    inpainted = tf.zeros_like(img)
    for i in range(5):
        model = tf.keras.Sequential([
            tf.keras.layers.Conv2D(64, kernel_size=3, padding='same', activation=tf.nn.relu),
            tf.keras.layers.Conv2D(64, kernel_size=3, padding='same', activation=tf.nn.relu),
            tf.keras.layers.Conv2D(32, kernel_size=3, padding='same', activation=tf.nn.relu),
            tf.keras.layers.Conv2D(1, kernel_size=3, padding='same', activation=tf.nn.relu),
        ])
        model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
        model.fit(x=img, y=inpainted, epochs=1, batch_size=1)
        inpainted = model(img)
    
    # 转化数据类型
    inpainted = tf.image.convert_image_dtype(inpainted, tf.uint8)

    return inpainted.numpy()[:, :, 0]

希望这些代码可以帮助您实现您的老照片修复！