无痕移除：实现精确到毛发级别的对象消除算法

随着图像处理和计算机视觉领域的不断发展，无痕移除（inpainting）成为了一项重要的任务。无痕移除的目标是从图像中去除指定的对象，同时保持周围环境的自然连续性，使得移除的区域看起来没有被修改过。本文将介绍一种精确到毛发级别的无痕移除算法，并提供相应的源代码实现。

算法概述：
这种算法的核心思想是结合图像修复和深度学习技术，通过学习图像的上下文信息来推断被移除对象的合理内容。算法的主要步骤包括图像分割、特征提取、图像修复和结果合成。

1. 图像分割：
   首先，我们需要对输入图像进行分割，将感兴趣的对象从周围环境中分离出来。常见的图像分割方法包括基于阈值、边缘检测、区域生长等技术。选择适合场景的分割方法，并将被移除的对象标记为待修复区域。

2. 特征提取：
   接下来，我们需要提取图像的特征，以便后续的修复过程。常用的特征包括颜色、纹理、梯度等。可以使用传统的图像处理算法或者使用卷积神经网络（CNN）从图像中提取特征。

3. 图像修复：
   在图像修复阶段，我们使用图像修复算法填充待修复区域，并保证填充的内容与周围环境的自然连续性。这里我们可以使用传统的基于纹理合成、基于偏微分方程的方法，或者使用深度学习技术。深度学习方法中，可以使用生成对抗网络（GAN）或者变分自编码器（VAE）