图像修复

详细说明

图像修复算法

枚举
enum	{   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 (Enumeration Type Documentation)

匿名枚举

匿名枚举

#include <opencv2/photo.hpp>

枚举值 (Enumerator)
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 [273]。

函数文档 (Function Documentation)

inpaint()

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

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位浮点单通道图像，或8位3通道图像。
inpaintMask	图像修复掩码，8位单通道图像。非零像素指示需要修复的区域。
dst	输出图像与 src 具有相同的尺寸和类型。
inpaintRadius	算法考虑的每个待修复点的圆形邻域的半径。
flags (标志)	图像修复方法，可以是 cv::INPAINT_NS 或 cv::INPAINT_TELEA

该函数通过像素区域边界附近的像素来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，或去除静止图像或视频中不需要的物体。更多细节请参见 http://en.wikipedia.org/wiki/Inpainting。

注意

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