图像修补

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)
	使用区域邻域恢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 [270] 提出的算法。

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>

使用区域邻域恢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 1 通道或 8 位 3 通道图像。
inpaintMask	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	输出图像，其大小和类型与 src 相同。
inpaintRadius	每个修复点的圆形邻域的半径，算法会考虑该半径。
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中的灰尘和划痕，或去除静态图像或视频中不需要的对象。 有关更多详细信息，请参见 http://en.wikipedia.org/wiki/Inpainting。

注意

• 可以在 opencv_source_code/samples/cpp/inpaint.cpp 中找到使用修复技术的示例。
• (Python) 可以在 opencv_source_code/samples/python/inpaint.py 中找到使用修复技术的示例。