OpenCV 图像修补

2023-11-25 19:47| 来源: 网络整理| 查看: 265

OpenCV中图像修补技术由inpaint函数实现。

基本步骤是：先修复区域边缘再逐步向内推进修复。

可以用来清除照片灰尘、划痕或者从静态图像及视频中去除不需要的物体。

图像修补函数—cv2.inpaint()

def inpaint(src, inpaintMask, inpaintRadius, flags, dst=None): # inpaint(src, inpaintMask, inpaintRadius, flags[, dst]) -> dst src：输入图像，需要为8位单通道（dtype=uint8）或三通道图像inpaintMask：修复掩膜，为八位单通道图像，其中非0像素表示需要修补的区域dst：函数调用后输出图像，和原图一样的尺寸和类型inpaintRadius：需要修补的每一个点的圆形邻域，为修复算法的半径参考（决定修补图像的清晰度）flags：修补方法的标识符

flags有两种算法：基于Navier-Stokes方程方法和Alexandru Telea算法

INPAINT_NS = CV_INPAINT_NSINPAINT_TELEA = CV_INPAINT_TELEA

图像修补示例在这里插入图片描述

import numpy as np import cv2 img = cv2.imread('../data/messi_2.jpg') # 读取目标图片 mask = cv2.imread('../data/mask2.png', 0) # 读取掩膜图片 dst = cv2.inpaint(img, mask, 3, cv2.INPAINT_TELEA) # 使用INPAINT_TELEA算法进行修复 cv2.imshow('TELEA', dst) dst2 = cv2.inpaint(img, mask, 3, cv2.INPAINT_NS) # 使用INPAINT_NS算法进行修复 cv2.imshow('NS', dst2) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

在这里插入图片描述

注意：图片修补技术也可以对图片进行去水印操作

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