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OpenCV圖像修復cv2.inpaint()的使用

 更新時間:2021年08月10日 16:21:39   作者:程序媛一枚~  
這篇博客將介紹如何通過OpenCV中圖像修復的技術——cv2.inpaint() 去除舊照片中的小噪音、筆劃等。并提供一個可交互式的程序,感興趣的可以了解一下

這篇博客將介紹如何通過OpenCV中圖像修復的技術——cv2.inpaint() 去除舊照片中的小噪音、筆劃等。并提供一個可交互式的程序,利用OpenCV的快速行進和流體力學倆種修復算法對自己的圖片進行修復。

大多數人家里都會有一些舊的老化照片,上面有一些黑點、筆劃等。如何復原呢?


在繪制工具中擦除:將簡單地用無用的白色結構替換黑色結構,效果并不理想。OpenCV中圖像修復的技術——基本思想很簡單:用相鄰像素替換這些壞標記,使其看起來像鄰居。

  • cv2.INPAINT_TELEA(Fast Marching Method 快速行進算法)
  • cv2.INPAINT_NS(Fluid Dynamics Method 流體力學算法)
  • OpenCV未實現的:Content-Aware Fill 內容感知填充算法,這是Adobe Photoshop中使用的一種高級修復技術。

cv2.inpaint() 優(yōu)點:修復效果更加自然;
缺點:修復時需要提供原圖以及mask圖(與原圖一致只有被污染的像素區(qū)域有值);

1. 效果圖

官方原始圖 VS mask圖 VS 快速行進算法修復效果 VS 流體力學修復效果 如下:

在這里插入圖片描述

接下來用可交互的例子實現自己的圖片修復;

原始圖 VS Mask圖 VS 快速行進算法修復效果圖如下:
原始圖隨意用鼠標左鍵移動繪制點、線,右鍵移動繪制矩形來隨機增加一些被污染的區(qū)域;
并根據原始圖生成mask圖,mask圖是與原始圖具有相同大小,并且只有被污染的區(qū)域是白色像素的圖??梢钥吹叫迯托Ч€是挺好的~

在這里插入圖片描述

原始圖 VS Mask圖 VS 流體力學算法修復效果圖如下:
原始圖隨意用鼠標左鍵移動繪制點、線,右鍵移動繪制矩形來隨機增加一些被污染的區(qū)域;
mask圖是與原始圖具有相同大小,并且只有被污染的區(qū)域是白色像素的圖??梢钥吹叫迯托Ч€是挺好的~

在這里插入圖片描述

快速行進算法與流體力學算法修復的效果圖差別不太大;

2. 原理

  • cv2.INPAINT_TELEA (Fast Marching Method 快速行進算法),對位于點附近、邊界法線附近和邊界輪廓上的像素賦予更多權重。一旦一個像素被修復,它將使用快速行進的方法移動到下一個最近的像素。
  • cv2.INPAINT_NS(Fluid Dynamics Method 流體力學算法),使用了流體力學的一些方法,基本原則是啟發(fā)式的。首先沿著邊從已知區(qū)域移動到未知區(qū)域(因為邊是連續(xù)的)。它在匹配修復區(qū)域邊界處的漸變向量的同時,繼續(xù)等高線(連接具有相同強度的點的線,就像等高線連接具有相同高程的點一樣)。
  • OpenCV未實現的:Content-Aware Fill 內容感知填充算法,這是Adobe Photoshop中使用的一種高級修復技術。

3. 源碼

# 圖像修復交互式案例——通過水流填充算法來修復被破壞的圖像區(qū)域;
# 使用倆種方法進行修復
# cv2.INPAINT_TELEA (Fast Marching Method 快速行進算法),對位于點附近、邊界法線附近和邊界輪廓上的像素賦予更多權重。一旦一個像素被修復,它將使用快速行進的方法移動到下一個最近的像素。
# cv2.INPAINT_NS 流體力學算法,使用了流體力學的一些方法,基本原則是啟發(fā)式的,首先沿著邊從已知區(qū)域移動到未知區(qū)域(因為邊是連續(xù)的)。它在匹配修復區(qū)域邊界處的漸變向量的同時,繼續(xù)等高線(連接具有相同強度的點的線,就像等高線連接具有相同高程的點一樣)。

# USAGE 
# python inpaint.py D:/deepLearning/py-demo/20210808/images/ml.jpg

# 按下鼠標左鍵,添加點、線,按下鼠標右鍵,添加矩形框,以制作被污染的需要修復圖像
# 按下空格鍵:執(zhí)行修復功能
# 按下r鍵:重置待修復的mask
# 按下esc鍵,退出
import cv2
import numpy as np


class Sketcher:
    def __init__(self, windowname, dests, colors_func):
        self.prev_pt = None  # 線起始點
        self.drag_start = None  # 矩形起點
        self.drag_rect = None  # 矩形(左上角,右下角)坐標
        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:
            # 第一次初始化時設定pt,往后保留上一個點作為矩形起點
            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 None


def 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()

參考 https://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py_tutorials/py_photo/py_inpainting/py_inpainting.html#inpainting

到此這篇關于OpenCV圖像修復cv2.inpaint()的使用的文章就介紹到這了,更多相關OpenCV圖像修復cv2.inpaint()內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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