⑴ 如何把已經打馬賽克照片去掉
1、去掉圖片上馬賽克，再高的P圖高手進來也無法真正實現的，因為馬賽克作為圖像像素的組成部分，已經完全破壞並代替了原圖的像素，嚴格意義上說是任何軟體都不能恢復原圖的；
2、ps軟體很強大，它完全可以做到去除圖片上的馬賽克，讓打了馬賽克的圖片變成一張清晰的圖片，但是，在此我再次強調，這張圖片不是原圖，而是一張ps圖片；
3、方法是
（1）打開打了馬賽克的背景圖和一張與原圖類似的沒有打馬賽克的圖片，用「多邊形套索工具」把要修復的區域選定，「編輯--拷貝」，選擇馬賽克圖片，「編輯--粘貼」；
（2）ctrl+t調整大小、位置；
（3）新建「圖層蒙版」，用黑色畫筆在四周塗抹，完成。
⑵ 怎樣把打碼的圖片去掉
打碼的圖片去不掉，如果能隱約看清碼下面的東西，可以請美工「復原」，注意我這個復原是打雙引號的，為什麼呢？因為圖片裡面所謂的復原，其實是「覆蓋」，也就是畫一個來修補越來的缺損，而不是真的可以復原。
如果碼下面的圖案一點都看不清楚，那「復原」是不可能的了，除非弄個假的補上去。
⑶ 你好，別人給我發了一張身份證，證件照片被打了馬賽克可以去掉馬賽克嗎
摘要 馬賽克不可以去掉。因為馬賽克是對原圖進行了徹底改變，如果想要知道馬賽克下面的內容除非拿到原圖片的數據源。就像前段時間很火的AI換圖技術，也只是後期加工而成的。
⑷ 別人給圖片打的馬賽克能去掉嗎
別人給圖片打的馬賽克是無法去掉的，如果只是加的一點水印，那利用一些專業技術還是可以去掉的
⑸ 別人給圖片打的馬賽克能去掉嗎
馬賽克目前還不能去除。
馬賽克是現在廣為使用的一種圖像（視頻）處理手段，此手段將影像特定區域的色階細節劣化並造成色塊打亂的效果，因為這種模糊看上去有一個個的小格子組成，便形象的稱這種畫面為馬賽克。其目的通常是使之無法辨認。
目前使用馬賽克的多為文字圖片和普通圖片。在圖片上，以目前的技術，如果只是很小的一部分，我們可以通過技術手段去做一定程度的恢復，但是需要大量的原畫大佬進行恢復，一般沒人去這樣做。
(5)打碼發的照片可以去碼嗎擴展閱讀
目前馬賽克的修復是屬於人工智慧的范疇，例如谷歌公司的開發者們通過AI系統，使AI產生「聯想」，以「猜測」的方式為馬賽克增添細節，一步步提高像素倍數，最後得到清晰的圖像。這種處理方式需要AI強大的學習能力與計算能力，這也是人工智慧的發展方向。
這種「腦補」基於兩項核心工具。第一項是工具調節網路，是一個CNN（卷積神經網路），通過向AI展示海量人物面部照片來進行訓練，讓AI記憶學習到具有代表性的面部特徵。
第二項工具是優先網路，是一個PixelCNN，讓系統基於之前的訓練，猜測哪些細節能夠作為高解析度照片的特徵，並根據概率優先原則，從所有可能的原圖中找到最有可能匹配的細節，對高解析度照片進行填充。
現在的恢復技術，只能是在AI的精密計算能力之下，通過龐大的資料庫，在無數個圖像中填充、匹配和還原原有圖像的內容，但是對於如下這種，沒有資料庫資料，再強大的技術也是無法恢復的，所以對於這種文字馬賽克，目前市面上沒有技術進行復原。
⑹ 你好，別人給我發了一張身份證，證件照片被打了馬賽克可以去掉馬賽克嗎
咨詢記錄 · 回答於2021-12-19
⑺ 已打上馬賽克的圖片可以把那個馬賽克去掉看原圖嗎
單單從圖片方面入手的話，基本是無法恢復的，因為打了馬賽克的區域像素已經丟失，所以是無法恢復的。但是如果這張圖片已經出現在了網路上的話，則是可以通過網路識圖功能找到原圖的，下面給出查找原圖的操作流程：
一、首先通過網路搜索「網路識圖」，在搜索結果中點擊「網路識圖搜索結果」。
⑻ 你好，別人給我發了一張身份證，證件照片被打了馬賽克可以去掉馬賽克嗎
咨詢記錄 · 回答於2021-12-19
⑼ 圖片馬賽克能去掉嗎
馬賽克目前還不能去除。
馬賽克是現在廣為使用的一種圖像（視頻）處理手段，此手段將影像特定區域的色階細節劣化並造成色塊打亂的效果，因為這種模糊看上去有一個個的小格子組成，便形象的稱這種畫面為馬賽克。其目的通常是使之無法辨認。
目前使用馬賽克的多為文字圖片和普通圖片。在圖片上，以目前的技術，如果只是很小的一部分，我們可以通過技術手段去做一定程度的恢復，但是需要大量的原畫大佬進行恢復，一般沒人去這樣做。
(9)打碼發的照片可以去碼嗎擴展閱讀
目前馬賽克的修復是屬於人工智慧的范疇，例如谷歌公司的開發者們通過AI系統，使AI產生「聯想」，以「猜測」的方式為馬賽克增添細節，一步步提高像素倍數，最後得到清晰的圖像。這種處理方式需要AI強大的學習能力與計算能力，這也是人工智慧的發展方向。
這種「腦補」基於兩項核心工具。第一項是工具調節網路，是一個CNN（卷積神經網路），通過向AI展示海量人物面部照片來進行訓練，讓AI記憶學習到具有代表性的面部特徵。
第二項工具是優先網路，是一個PixelCNN，讓系統基於之前的訓練，猜測哪些細節能夠作為高解析度照片的特徵，並根據概率優先原則，從所有可能的原圖中找到最有可能匹配的細節，對高解析度照片進行填充。
現在的恢復技術，只能是在AI的精密計算能力之下，通過龐大的資料庫，在無數個圖像中填充、匹配和還原原有圖像的內容，但是對於如下這種，沒有資料庫資料，再強大的技術也是無法恢復的，所以對於這種文字馬賽克，目前市面上沒有技術進行復原。