概念 修复是图像插值.数字修复算法在图像插值,照片恢复,缩放和超分辨率等方面具有广泛的应用. 大多数人会在家里放一些旧的退化照片,上面有一些黑点,一些笔画等.你有没有想过恢复它?我们不能简单地在绘画工具中擦除它们,因为它将简单地用白色结构替换黑色结构,这是没有用的.在这些情况下,使用称为图像修复的技术.基本思路很简单:用邻近的像素替换那些坏标记,使其看起来像是邻居(取自维基百科),考虑下面显示的图像: 库函数 dst = cv2.inpaint(src,mask, inpaintRadius,f

void cv::inpaint( const Mat& src, const Mat& mask, Mat& dst, double inpaintRange, int flags ) //src:要修复的图像: //mask:修复模板,必须是单通道图像: //dst:目标图像: //inpaintRange:选取邻域半径; //flags:要使用的方法,可以是CV INPAINT NS或CV INPAINT TELEA(本文介绍的方法).

安装opencv时,在opencv的安装路径下, sources\samples\cpp\  路径里面提供了好多经典的例子,很值得学习. 这次的例子是利用inpaint函数进行图像修复. CV_EXPORTS_W void inpaint( InputArray src, InputArray inpaintMask, OutputArray dst, double inpaintRadius, int flags ); 其中 InputArray src 表示要修复的图像, InputArra

cv2.threshold()函数的作用是将一幅灰度图二值化,基本用法如下: #ret:暂时就认为是设定的thresh阈值,mask:二值化的图像 ret,mask = cv2.threshold(img2gray,175,255,cv2.THRESH_BINARY) plt.imshow(mask,cmap='gray') 上面代码的作用是,将灰度图img2gray中灰度值小于175的点置0,灰度值大于175的点置255. 具体用法如下: threshold(src, thresh, maxv

在实际应用中,我们的图像常常会被噪声腐蚀,这些噪声或是镜头上的灰尘或水滴,或是旧照片的划痕,或者是图像遭到人为的涂画(比如马赛克)或者图像的部分本身已经损坏.如果我们想让这些受到破坏的额图片尽可能恢复到原样,Opencv能帮我们做到吗? OpenCV真的有这个妙手回春的功能!别以为图像修补的工作只能用PS或者美图秀秀那些软件去做,其实由程序员自己写代码去做更加高效! 图像修复技术的原理是什么呢? 简而言之,就是利用那些已经被破坏的区域的边缘, 即边缘的颜色和结构,根据这些图像留下的信息去推断被破

在OpenCV的"photo.hpp"中定义了一个inpaint函数,可以用来实现图像的修复和复原功能,inpaint函数的原型如下: void inpaint( InputArray src, InputArray inpaintMask, OutputArray dst, double inpaintRadius, int flags ); 第一个参数src,输入的单通道或三通道图像: 第二个参数inpaintMask,图像的掩码,单通道图像,大小跟原图像一致,inpaintMas

文章目录cv2.thresholdcv2.bitwise_andcv2.bitwise_orcv2.bitwise_notcv2.inRangecv2.resizecv2.adaptiveThresholdcv2.warpAffine仿射cv2.getRotationMatrix2Dcv2.warpPerspective投射cv2.getAffineTransformcv2.getPerspectiveTransform 经过近一个月的学习,发现对图像的一些基本操作函数还是理解的不够透彻,因此觉

opencv提供了一种图像缩放函数 功能:实现对输入图像缩放到指定大小 函数原型: void cv::resize ( InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, , , int interpolation = INTER_LINEAR ) 函数参数: InputArray src:输入图像,可以是Mat类型 OutputArray dst:输出图像,其尺寸由第三个参数dsize(如果dsize不为0),当dsize为0,输出图像的尺寸由src.si

序 想要完整全面地学习opencv,仅凭阅读samples的示例源码是不够的.毕竟opencv是一个拥有非常多函数的程序库,所以在每学习一个函数时,芒果觉得有必要记录下来,分享给有需要的同学.于是,就有了这一篇的开始,以后的这个就归为opencv函数学习的系列了,篇幅应该都会比较短. imread函数 imread函数作用 imread函数的作用非常简单,从函数的名称也可以看出来,imread为image read的缩写,即图像读取的意思,.那么imread函数的作用就很明显了,负责读取图像.其

One-Stage Inpainting with Bilateral Attention and Pyramid Filling Block 论文链接:https://arxiv.org/abs/1912.08642 源码地址:https://github.com/KumapowerLIU/One-Stage-Inpainting-with-Bilateral-Attention-and-Pyramid-Filling-Block 1. 引言 这篇论文解决的问题是图像修复(Image inpa

结构感知图像修复:ICCV2019论文解析 StructureFlow: Image Inpainting via Structure-aware Appearance Flow 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Ren_StructureFlow_Image_Inpainting_via_Structure-Aware_Appearance_Flow_ICCV_2019_paper.pdf Source co

1. sift.detectAndComputer(gray, None)  # 计算出图像的关键点和sift特征向量 参数说明:gray表示输入的图片 2.cv2.findHomography(kpA, kpB, cv2.RANSAC, reproThresh) # 计算出单应性矩阵 参数说明:kpA表示图像A关键点的坐标, kpB图像B关键点的坐标, 使用随机抽样一致性算法来进行迭代,reproThresh表示每次抽取样本的个数 3.cv2.warpPespective(imageA, H,

1. cv2.cvtcolor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将彩色图转换为灰度图 参数说明: img表示输入的图片, cv2.COLOR_BGR2GRAY表示颜色的变换形式 2. cv2.findContours(img,mode, method)  # 找出图中的轮廓值,得到的轮廓值都是嵌套格式的 参数说明:img表示输入的图片,mode表示轮廓检索模式,通常都使用RETR_TREE找出所有的轮廓值,method表示轮廓逼近方法,使用NONE表示所有轮廓都显示 3.

读入数字图像到数组,用CNN进行训练,发现关于图像读取的一个问题. 问题描述:读取灰度数字图像,在验证时发现存在错误,从图像到数组中的值不完全一样? main code as follows: int dst_width = 12, dst_height = 17;//set the dst size int vec_Num = dst_width*dst_height; /*the second parameter must set when read gray image, //the de

话说,平凡之处显真格,这一点也没错!  比如,对旋转图像进行双线性插值,很简单吧?  可,对我,折腾了大半天,也没有达到预期效果!  尤其是三个误区让我抓瞎好久: 1,坐标旋转公式.   这东西,要用的时候查资料,抄过来,从不记清,猛地一下让人写正确,确实不容易,虽然只是正余弦的排列问题.画图推导的方法也是知道,但是,奈何又记不得三角形的和角展开公式.没办法,只好逐一测试验证了,心血经验,45.90,135,180这几个角度最好都验证一下. 2,双插的数据来源. 一开始,思维上习惯地数据来源认定

更多的基本的API请参看TensorFlow中文社区:http://www.tensorfly.cn/tfdoc/api_docs/python/array_ops.html 下面是实验的代码,可以参考,对应的图片是输出的结果: import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cm as cm import numpy as np %matplotlib inline path = '/home/

1. cv2.calc([img], [0], mask, [256], [0, 256])  # 用于生成图像的频数直方图 参数说明: [img]表示输入的图片, [0]表示第几个通道, mask表示掩码,通常生成一部分白色,一部分黑色的掩码图, [256]表示直方图的个数, [0, 256]表示数字的范围 图像直方图表示的是颜色的像素值,在单个或者一个范围内出现的频数,一般图像会在某一个颜色区间内呈现较高的值 一只小猫,即其(0-255)的像素点的直方图分布情况,我们可以看出其在100-20

https://blog.csdn.net/weixin_38570251/article/details/82079080 threshold:固定阈值二值化, ret, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval,type) src: 输入图,只能输入单通道图像,通常来说为灰度图 dst: 输出图 thresh: 阈值 maxval: 当像素值超过了阈值(或者小于阈值,根据type来决定),所赋予的值 type:二值化操作的类型,包含以下5种类型: cv2

string imgpath = "C:\Users\Y\Pictures\miao.jpg"; OpenCV的imread()函数不支持单右斜线形式的路径,即不支持上述形式的路径.但是imread()支持双右斜线.双左斜线.单左斜线.前述三种斜线混合形式. #include<opencv2\opencv.hpp> using namespace cv; int main(int argc,char* argv[]) { Mat img; //-- 1 --双右斜线法 //

特色图像是wordpress主要的文章缩略图功能,几乎全部wordpress模板都使用或支持特色图像.今天介绍的wp_get_attachment_image_src()函数就是获取文章特色图像路径的wordpress函数,通过该函数可以返回一个包含图片路径.宽度和高度的有序数组. 函数结构: <?php wp_get_attachment_image_src( $attachment_id, $size, $icon ); ?>   返回值: Array ( [0] => url //