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我们选择一张小姐姐的合照作为展示，小心地涂抹不需要的区域，左上角会贴心地显示放大的当前涂抹范围，以帮助我们提高涂抹精度，涂抹精度的提高能带来结果质量的提高。
点击右下角开始，稍微等待。
很简单的，就把图像中的不想要的部分给去除掉了，干干净净，而且效果去除的地方并没有明显失真。通过上方的发送图标发送到微信即可保存。
场景不够多们试试去除水印！
在遮挡如此大、信息丢失较多的情况下，效果都能如此，可以说是非常不错的了！
关键技术与推荐学习资料
上述去除图像中杂物的功能使用基于图像修复（image inpainting）和GAN生成技术实现。
在摄影需求日益扩大的今天，每个人对干净漂亮的照片需求也越来越大，图像修复（image inpainting）不仅能帮助照片去除杂物，甚至也可以实现去除脸上不干净色块或者修复老照片等功能，相关技术应用范围广泛并且前景广阔，是落地实现非常成熟的技术。
简略地将原理进行概括成：利用基于卷积神经 络的深度学习方法，对图像进行特征提取，学习并理解相邻像素间关系，去除某部分信息后（杂物），通过之前已学习到的知识对需填充部分进行预测并生成，得到干净不失真的修复图片。
如何学习以上技术，可以参考以下学习资料：
(1) 推荐的论文
【每周CV论文】初学深度学习图像修复应该要读的文章
【每周CV论文推荐】 初学GAN必须要读的文章
【杂谈】那些底层的图像处理问题中，GAN能有什么作为p>
(2) 有三AI知识星球和秋季划图像质量组
【通知】如何让你的2020年秋招CV项目经历更加硬核，可深入学习有三秋季划4大领域32个方向
自荐与推荐AI相关产品
【杂谈】万万没想到，有三还有个保密的‘朋友圈’，那里面都在弄啥！
侵权必究
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文章知识点与官方知识档案匹配，可进一步学习相关知识OpenCV技能树OpenCV中的深度学习图像分类11269 人正在系统学习中
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