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以下是一个基于Python的图片马赛克消除函数实现，结合了图像处理和深度学习方法。由于马赛克消除涉及复杂的图像重建任务，建议根据实际需求选择合适的方法：

import cv2
import numpy as np
from PIL import Imagedef remove_mosaic(image_path, output_path, method='traditional', block_size=10, scale_factor=0.1):"""去除图片马赛克的函数，支持传统图像处理和深度学习方法:param image_path: 输入图片路径:param output_path: 输出图片路径:param method: 方法选择，可选 'traditional'(传统方法) 或 'gan'(深度学习方法):param block_size: 传统方法中分块大小:param scale_factor: 传统方法中缩放比例"""# 读取图片img = cv2.imread(image_path)if img is None:raise ValueError("图片路径无效，请检查文件是否存在")if method == 'traditional':# 传统图像处理方法# 1. 缩小图片模糊马赛克区域small_img = cv2.resize(img, None, fx=scale_factor, fy=scale_factor, interpolation=cv2.INTER_NEAREST)# 2. 放大恢复分辨率restored_img = cv2.resize(small_img, (img.shape[1], img.shape[0]), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)# 3. 使用图像修复填补细节（可选）mask = create_mosaic_mask(img, block_size)if mask is not None:restored_img = cv2.inpaint(restored_img, mask, inpaintRadius=3, flags=cv2.INPAINT_TELEA)# 保存结果cv2.imwrite(output_path, restored_img)elif method == 'gan':# 深度学习方法（需提前训练或加载预训练模型）# 注意：此部分需要根据实际模型调整代码# 示例代码（假设已加载预训练模型）from tensorflow.keras.models import load_modelmodel = load_model('pretrained_gan_model.h5')img_resized = cv2.resize(img, (256, 256))img_input = img_resized / 255.0restored = model.predict(np.expand_dims(img_input, axis=0))cv2.imwrite(output_path, (restored[0] * 255).astype(np.uint8))else:raise ValueError("未知方法，请选择 'traditional' 或 'gan'")def create_mosaic_mask(img, block_size):"""创建马赛克区域掩码（用于传统方法中的图像修复）:param img: 输入图片:param block_size: 分块大小:return: 二值掩码图像"""h, w = img.shape[:2]mask = np.zeros((h, w), dtype=np.uint8)for y in range(0, h, block_size):for x in range(0, w, block_size):# 标记马赛克块中心区域center_x = x + block_size // 2center_y = y + block_size // 2if center_x < w and center_y < h:mask[center_y, center_x] = 255return mask# 使用示例
# 传统方法处理
remove_mosaic('input.jpg', 'output_traditional.jpg', method='traditional', block_size=15, scale_factor=0.05)# 深度学习方法处理（需提前准备模型）
# remove_mosaic('input.jpg', 'output_gan.jpg', method='gan')

方法说明：

1. 传统图像处理方法（推荐轻度马赛克）：

   • 通过缩小-放大操作模糊马赛克区域
   • 使用OpenCV的inpaint算法修复细节
   • 支持自定义分块大小和缩放比例

2. 深度学习方法（推荐复杂马赛克）：

   • 需要提前训练或加载预训练GAN模型
   • 示例代码需根据实际模型结构调整
   • 效果依赖模型训练数据质量

注意事项：

1. 传统方法对严重马赛克效果有限，深度学习方法需要足够计算资源
2. 使用深度学习方法时，建议准备包含马赛克和原始图像的数据集进行训练
3. 可结合多种方法提升效果，例如先缩小处理再使用inpaint

建议先使用传统方法测试效果，如果需要更高精度再尝试深度学习方案。对于文字类马赛克，可尝试网页提到的Depix工具。