影像修補

詳細描述

影像修復演算法

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

函式
void	cv::inpaint (InputArray src, InputArray inpaintMask, OutputArray dst, double inpaintRadius, int flags)
	使用區域鄰域恢復影像中的選定區域。

列舉型別文件

匿名列舉

匿名列舉

#include <opencv2/photo.hpp>

列舉器
INPAINT_NS  Python: cv.INPAINT_NS	使用基於 Navier-Stokes 的方法。
INPAINT_TELEA  Python: cv.INPAINT_TELEA	使用 Alexandru Telea [270] 提出的演算法。

函式文件

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>

使用區域鄰域恢復影像中的選定區域。

引數

src	輸入 8 位、16 位無符號或 32 位浮點 1 通道或 8 位 3 通道影像。
inpaintMask	修復掩碼，8 位 1 通道影像。非零畫素表示需要修復的區域。
dst	輸出影像，其大小和型別與 src 相同。
inpaintRadius	每個修復點的圓形鄰域的半徑，演算法會考慮該半徑。
flags	影像修復方法，可以是 cv::INPAINT_NS 或 cv::INPAINT_TELEA

該函式從區域邊界附近的畫素重建選定的影像區域。 該函式可用於去除掃描照片中的灰塵和劃痕，或去除靜態影像或影片中不需要的物件。 有關更多詳細資訊，請參見 http://en.wikipedia.org/wiki/Inpainting。

注意

• 可以在 opencv_source_code/samples/cpp/inpaint.cpp 中找到使用修復技術的示例。
• (Python) 可以在 opencv_source_code/samples/python/inpaint.py 中找到使用修復技術的示例。