第十八篇【传奇开心果短博文系列】Python的OpenCV库技术点案例示例：图像修复和恢复(1)

resized_image = cv2.resize(image, dim, interpolation=cv2.INTER_NEAREST)

显示原始图像和放大后的图像

cv2.imshow(‘Original Image’, image)
cv2.imshow(‘Resized Image’, resized_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，首先读取原始图像，然后通过设置一个放大倍数来计算放大后的图像尺寸。接下来，使用cv2.resize()函数，将原始图像按照指定的尺寸进行放大，同时指定插值方法为cv2.INTER\_NEAREST，即最近邻插值方法。最后，通过cv2.imshow()函数显示原始图像和放大后的图像，并使用cv2.waitKey()等函数来控制图像显示的时间。


需要注意的是，上述示例代码中的插值方法是最近邻插值方法，如果需要使用其他插值方法，只需将cv2.INTER\_NEAREST替换为相应的插值方法名称即可，如cv2.INTER\_LINEAR表示双线性插值，cv2.INTER\_CUBIC表示双三次插值等。


### 三、基于纹理合成的方法示例代码


![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/fbece6e5bfdc4dd690f994a94e73b018.png)基于纹理合成的方法可以用于图像修复，以下是一个示例代码，展示如何使用OpenCV中的函数cv2.inpaint()进行纹理合成修复：

import cv2

读取原始图像和掩码图像

image = cv2.imread(‘original_image.jpg’)
mask = cv2.imread(‘mask_image.jpg’, 0) # 灰度图像作为掩码，缺失区域为255，非缺失区域为0

使用纹理合成修复图像

inpaint_image = cv2.inpaint(image, mask, 3, cv2.INPAINT_TELEA) # 第三个参数为修复半径，第四个参数为修复方法

显示原始图像、掩码图像和修复后的图像

cv2.imshow(‘Original Image’, image)
cv2.imshow(‘Mask Image’, mask)
cv2.imshow(‘Inpainted Image’, inpaint_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，首先通过cv2.imread()函数读取原始图像和掩码图像，其中掩码图像是一个灰度图像，其中缺失区域的像素值为255，非缺失区域的像素值为0。


接下来，使用cv2.inpaint()函数进行纹理合成修复。该函数的第一个参数是原始图像，第二个参数是掩码图像，第三个参数是修复半径，用于指定合成纹理的局部范围，第四个参数是修复方法，可以选择cv2.INPAINT\_TELEA或cv2.INPAINT\_NS两种方法。


最后，通过cv2.imshow()函数显示原始图像、掩码图像和修复后的图像，并使用cv2.waitKey()等函数来控制图像显示的时间。


请注意，上述示例代码中的掩码图像需要根据具体的缺失区域进行准备，确保缺失区域的像素值为255，非缺失区域的像素值为0。同时，纹理合成修复方法的选择也可以根据具体需求进行调整。


### 四、基于边缘保持的方法示例代码


![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/3221b3019a234a498363ed4357961398.jpg)基于边缘保持的方法可以用于图像修复，以下是一个示例代码，展示如何使用OpenCV中的函数cv2.inpaint()进行基于边缘保持的图像修复：

import cv2

读取原始图像和掩码图像

image = cv2.imread(‘original_image.jpg’)
mask = cv2.imread(‘mask_image.jpg’, 0) # 灰度图像作为掩码，缺失区域为255，非缺失区域为0

使用边缘保持的方法进行图像修复

edges = cv2.Canny(image, 100, 200) # 提取原始图像的边缘信息
inpaint_image = cv2.inpaint(image, mask, 3, cv2.INPAINT_TELEA) # 第三个参数为修复半径，第四个参数为修复方法
inpaint_image = cv2.bitwis