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OpenCV中图像修复技术介绍与演示
阅读量:3931 次
发布时间:2019-05-23

本文共 2258 字,大约阅读时间需要 7 分钟。

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本文转自:opencv学堂

现实中图像经常出现划伤或者被噪声腐蚀或者有污渍点,对于这类图像可以通过修复(inpainting)相关的算法来说恢复损害的图像。一般情况下这些算法都是基于污染区域的周围已知的颜色和结构,通过繁殖和混合重新生成填充污染区域。OpenCV中实现的图像修复算法有两种。

  • 基于Navier-Stokes的修复方法

  • 基于图像梯度的快速匹配方法又称(Telea法)

对应的两个枚举类型分别如下:

  • CV_INPAINT_NS

  • CV_INPAINT_TELEA

在OpenCV3.1.0中对应的API方法为inpaint

  • src参数表示八位单通道或者三通道的图像

  • inpaintMask参数表示8位单通道的图像,非零像素区域表示要修复区域

  • dst参数表示修复后的图像,大小类型跟输入图像src一致

  • inpaintRadius参数表示修复位置点周围的半径大小

  • flags参数表示使用的是哪种修复方法,必须是上述提到两种方法之一。

#include 
#include
#include
using namespace cv;using namespace std;int main(int argc, char** argv) {    Mat src = imread("D:/gloomyfish/topstar.png");    if (src.empty()) {        printf("could not load image...\n");        return -1;    }    namedWindow("污染图像", CV_WINDOW_AUTOSIZE);    imshow("污染图像", src);    // 获取mask    Mat mask;    inRange(src, Scalar(0, 0, 250), Scalar(0, 0, 255), mask);    imshow("mask image", mask);    // 修复    Mat dst;    inpaint(src, mask, dst, 3, CV_INPAINT_TELEA);    namedWindow("修复图像", CV_WINDOW_AUTOSIZE);    imshow("修复图像", dst);    waitKey(0);    return 0;}

效果演示

应用实战 - 图像去水印

随便从天涯上面找了一张图像,显示如下:

提取水印文字【天涯社区】四个字得到结果如下:

这样的水印区域作为模板如果直接去修复的话,效果不是很好,原因在于【天涯社区】四个水印文字是雕刻体,除了白色区域外,它周围还有一圈灰度区域,所以通过图像形态学操作膨胀得到如下结果:

然后直接调用修复API即可实现去水印,得到无水印图像显示如下:

水印文字【天涯社区】已经不见啦!

对应的演示代码如下:

   // 获取水印mask图像    Mat wm; // 水印文字    imshow("文字水印", src);    inRange(src, Scalar(240, 240, 240), Scalar(255, 255, 255), wm);    // 形态学操作    Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3), Point(-1, -1));    morphologyEx(wm, wm, MORPH_DILATE, kernel, Point(-1, -1), 2);    imshow("mask22", wm);    // 去水印结果    Mat tywwm;    inpaint(src, wm, tywwm, 3, CV_INPAINT_TELEA);    imshow("去水印结果", tywwm);

下载1:OpenCV-Contrib扩展模块中文版教程

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下载2:Python视觉实战项目52讲

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下载3:OpenCV实战项目20讲

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