gemini-logo-remover
Usuń logotypy i znaki wodne z obrazów za pomocą zaawansowanego inpaintingu
Instalacja
Wybierz klienta i sklonuj repozytorium do odpowiedniego katalogu skilli.
Instalacja
O skillu
Umiejętność do usuwania logotypów Gemini, znaków wodnych AI i innych elementów z obrazów. Wykorzystuje technologię inpaintingu OpenCV, która inteligentnie rekonstruuje usunięte obszary na podstawie otaczającego kontekstu. Idealny do czyszczenia obrazów generowanych przez AI z niepożądanych oznaczeń. Możesz wskazać obszar do usunięcia poprzez współrzędne pikseli lub wybrać jeden z czterech narożników obrazu.
Jak używać
Zainstaluj wymagane biblioteki, uruchamiając polecenie: pip install opencv-python numpy pillow --break-system-packages. Czeka to zainstaluje OpenCV, NumPy i Pillow potrzebne do przetwarzania obrazów.
Przygotuj obraz, z którego chcesz usunąć logo lub znak wodny. Upewnij się, że masz dostęp do ścieżki pliku wejściowego i wiesz, gdzie chcesz zapisać wynik.
Jeśli znasz dokładne współrzędne obszaru do usunięcia (x1, y1, x2, y2 w pikselach), użyj funkcji remove_region(). Podaj ścieżkę do obrazu wejściowego, ścieżkę wyjściową oraz współrzędne prostokąta obejmującego logo. Funkcja automatycznie usunie ten obszar i zrekonstruuje go na podstawie otaczającego tła.
Jeśli logo znajduje się w narożniku obrazu, użyj funkcji remove_corner_logo() zamiast tego. Wybierz narożnik (top_left, top_right, bottom_left lub bottom_right), a następnie określ, jaki procent szerokości i wysokości obrazu zajmuje logo (domyślnie 10% każdego wymiaru).
Uruchom wybraną funkcję w Pythonie. Inpainting OpenCV przetworzy obraz i automatycznie zapisze wynik w pliku wyjściowym. Czas przetwarzania zależy od rozmiaru obrazu i złożoności obszaru do usunięcia.
Sprawdź wynikowy obraz. Jeśli wynik nie jest zadowalający, spróbuj dostosować współrzędne, rozmiar obszaru lub parametr radius (domyślnie 5), aby uzyskać lepszą rekonstrukcję.
Podobne skille
skill-creator
autor: anthropics
last30days
autor: sickn33
stock-analyzer
autor: FrancyJGLisboa
rust-coding-skill
autor: UtakataKyosui
claude-automation-recommender
autor: anthropics
quant-analyst
autor: zenobi-us