1. 基础修复方法 🔧

使用Python的PIL库进行简单图像修复：

from PIL import Image

# 打开受损图像
img = Image.open("damaged_image.jpg")

# 使用修补工具修复破损区域
img = img.crop((x1, y1, x2, y2))  # 裁剪修复
img = img.resize((width, height))  # 缩放修复
img.save("fixed_image.jpg")  # 保存结果

📌 修复效果取决于受损区域的复杂程度，建议结合专业工具使用

图像修复技术

2. 深度学习修复方案 🤖

使用预训练模型进行智能修复（以TensorFlow为例）：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications import EfficientNetB0

# 加载预训练模型
model = EfficientNetB0(weights="imagenet")

# 输入受损图像
input_image = tf.keras.preprocessing.image.load_img("damaged_image.jpg", target_size=(224, 224))
input_array = tf.keras.preprocessing.image.img_to_array(input_image)
input_batch = tf.expand_dims(input_array, axis=0)

# 模型预测
predictions = model.predict(input_batch)

🚀 深度学习方法可自动识别并填补缺失内容，但需要大量计算资源

深度学习模型

3. 工具推荐 🛠️

📈 建议根据修复需求选择合适工具，专业软件可处理复杂场景

图像修复工具