OpenCV中的图像修复代码分享

这篇文章主要讲解了“OpenCV中的图像修复代码分享”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“OpenCV中的图像修复代码分享”吧！

目录

• 效果图

• 原理

• 源码

这篇博客将介绍如何通过OpenCV中图像修复的技术——cv2.inpaint() 去除旧照片中的小噪音、笔划等。并提供一个可交互式的程序，利用OpenCV的快速行进和流体力学俩种修复算法对自己的图片进行修复。

大多数人家里都会有一些旧的老化照片，上面有一些黑点、笔划等。如何复原呢？

在绘制工具中擦除：将简单地用无用的白色结构替换黑色结构，效果并不理想。OpenCV中图像修复的技术——基本思想很简单：用相邻像素替换这些坏标记，使其看起来像邻居。

• cv2.INPAINT_TELEA（Fast Marching Method 快速行进算法）

• cv2.INPAINT_NS（Fluid Dynamics Method 流体力学算法）

• OpenCV未实现的：Content-Aware Fill 内容感知填充算法，这是Adobe Photoshop中使用的一种高级修复技术。

cv2.inpaint() 优点：修复效果更加自然；
缺点：修复时需要提供原图以及mask图（与原图一致只有被污染的像素区域有值）；

1. 效果图

官方原始图 VS mask图 VS 快速行进算法修复效果 VS 流体力学修复效果 如下：

接下来用可交互的例子实现自己的图片修复；

原始图 VS Mask图 VS 快速行进算法修复效果图如下：
原始图随意用鼠标左键移动绘制点、线，右键移动绘制矩形来随机增加一些被污染的区域；
并根据原始图生成mask图，mask图是与原始图具有相同大小，并且只有被污染的区域是白色像素的图。可以看到修复效果还是挺好的~

原始图 VS Mask图 VS 流体力学算法修复效果图如下：
原始图随意用鼠标左键移动绘制点、线，右键移动绘制矩形来随机增加一些被污染的区域；
mask图是与原始图具有相同大小，并且只有被污染的区域是白色像素的图。可以看到修复效果还是挺好的~

快速行进算法与流体力学算法修复的效果图差别不太大；

2. 原理

• cv2.INPAINT_TELEA （Fast Marching Method 快速行进算法），对位于点附近、边界法线附近和边界轮廓上的像素赋予更多权重。一旦一个像素被修复，它将使用快速行进的方法移动到下一个最近的像素。

• cv2.INPAINT_NS（Fluid Dynamics Method 流体力学算法），使用了流体力学的一些方法，基本原则是启发式的。首先沿着边从已知区域移动到未知区域（因为边是连续的）。它在匹配修复区域边界处的渐变向量的同时，继续等高线（连接具有相同强度的点的线，就像等高线连接具有相同高程的点一样）。

• OpenCV未实现的：Content-Aware Fill 内容感知填充算法，这是Adobe Photoshop中使用的一种高级修复技术。

3. 源码

# 图像修复交互式案例——通过水流填充算法来修复被破坏的图像区域；# 使用俩种方法进行修复# cv2.INPAINT_TELEA （Fast Marching Method 快速行进算法），对位于点附近、边界法线附近和边界轮廓上的像素赋予更多权重。一旦一个像素被修复，它将使用快速行进的方法移动到下一个最近的像素。# cv2.INPAINT_NS 流体力学算法，使用了流体力学的一些方法，基本原则是启发式的，首先沿着边从已知区域移动到未知区域（因为边是连续的）。它在匹配修复区域边界处的渐变向量的同时，继续等高线（连接具有相同强度的点的线，就像等高线连接具有相同高程的点一样）。# USAGE # python inpaint.py D:/deepLearning/py-demo/20210808/images/ml.jpg# 按下鼠标左键,添加点、线，按下鼠标右键，添加矩形框，以制作被污染的需要修复图像# 按下空格键：执行修复功能# 按下r键：重置待修复的mask# 按下esc键，退出import cv2import numpy as npclass Sketcher:    def __init__(self, windowname, dests, colors_func):        self.prev_pt = None  # 线起始点        self.drag_start = None  # 矩形起点        self.drag_rect = None  # 矩形（左上角，右下角）坐标        self.windowname = windowname        self.dests = dests        self.colors_func = colors_func        self.dirty = False        self.drawing = False        self.mode = False        self.show()        cv2.setMouseCallback(self.windowname, self.on_mouse)    def show(self):        cv2.imshow(self.windowname, self.dests[0])    def on_mouse(self, event, x, y, flags, param):        pt = (x, y)        if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:            self.prev_pt = pt            self.drawing = True        elif event == cv2.EVENT_RBUTTONDOWN:            # 第一次初始化时设定pt，往后保留上一个点作为矩形起点            if self.drag_start == None:                self.drag_start = pt        if self.prev_pt and flags & cv2.EVENT_FLAG_LBUTTON:            for dst, color in zip(self.dests, self.colors_func()):                cv2.line(dst, self.prev_pt, pt, color, 5)            self.dirty = True            self.prev_pt = pt            self.show()        if self.drag_start and flags & cv2.EVENT_FLAG_RBUTTON:            xo, yo = self.drag_start            x0, y0 = np.minimum([xo, yo], [x, y])            x1, y1 = np.maximum([xo, yo], [x, y])            self.drag_rect = None            if x1 - x0 > 0 and y1 - y0 > 0:                self.drag_rect = (x0, y0, x1, y1)                for dst, color in zip(self.dests, self.colors_func()):                    cv2.rectangle(dst, (x0, y0), (x1, y1), color, -1)                self.dirty = True                self.drag_start = None                self.drag_rect = None                self.show()            else:                self.drag_start = pt    @property    def dragging(self):        return self.drag_rect is not Nonedef main():    import sys    try:        fn = sys.argv[1]    except:        fn = 'images/ml_.jpg'    img = cv2.imread(fn)    if img is None:        print('Failed to load image file:', fn)        sys.exit(1)    img_mark = img.copy()    mark = np.zeros(img.shape[:2], np.uint8)    sketch = Sketcher('img', [img_mark, mark], lambda: ((255, 255, 255), 255))    while True:        ch = cv2.waiTKEy()        if ch == 27:            break        if ch == ord(' '):            cv2.imshow('mask', mark)            fmmres = cv2.inpaint(img_mark, mark, 3, cv2.INPAINT_TELEA)            nsres = cv2.inpaint(img_mark, mark, 3, cv2.INPAINT_NS)            cv2.imshow('inpaint fmm res', fmmres)            cv2.imshow('inpaint ns res', nsres)        if ch == ord('r'):            img_mark[:] = img            mark[:] = 0            sketch.show()    print('Done')if __name__ == '__main__':    main()    cv2.destroyAllwindows()

感谢各位的阅读，以上就是“OpenCV中的图像修复代码分享”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对OpenCV中的图像修复代码分享这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是编程网，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！