图像修复

详细描述

图像修复算法

枚举
枚举	{   cv::INPAINT_NS = 0 ,   cv::INPAINT_TELEA = 1 }

函数
void	cv::inpaint (InputArray src, InputArray inpaintMask, OutputArray dst, double inpaintRadius, int flags)
	使用区域邻域修复图像中的选定区域。

枚举类型文档

匿名枚举

匿名枚举

#include <opencv2/photo.hpp>

枚举器
INPAINT_NS  Python: cv.INPAINT_NS	使用基于Navier-Stokes的方法。
INPAINT_TELEA  Python: cv.INPAINT_TELEA	使用Alexandru Telea提出的算法 [267]。

函数文档

inpaint()

void cv::inpaint	(	InputArray	src,
		InputArray	inpaintMask,
		OutputArray	dst,
		double	inpaintRadius,
		int	flags )

Python
	cv.inpaint(	src, inpaintMask, inpaintRadius, flags[, dst]	) ->	dst

#include <opencv2/photo.hpp>

使用区域邻域修复图像中的选定区域。

参数

src	输入8位、16位无符号或32位浮点型1通道或8位3通道图像。
inpaintMask	图像修复掩码，8位1通道图像。非零像素表示需要修复的区域。
dst	与src大小和类型相同的输出图像。
inpaintRadius	算法考虑的每个待修复点的圆形邻域半径。
flags	图像修复方法，可以是 cv::INPAINT_NS 或 cv::INPAINT_TELEA

该函数从区域边界附近的像素重建选定的图像区域。该函数可用于去除扫描照片上的灰尘和划痕，或从静止图像或视频中去除不需要的对象。更多详情请参见 http://en.wikipedia.org/wiki/Inpainting。

注意

• 一个使用图像修复技术的示例可以在opencv_source_code/samples/cpp/inpaint.cpp中找到。
• (Python) 一个使用图像修复技术的示例可以在opencv_source_code/samples/python/inpaint.py中找到。