OpenCV：如何用图像修复还原美好回忆

最新推荐文章于 2025-02-06 08:15:00 发布

原创

最新推荐文章于 2025-02-06 08:15:00 发布 · 281 阅读

1 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#opencv #计算机视觉 #人工智能

随着AI技术的进步，图像修复的概念更加具体了，并且图像修复技术已经可以很成熟的应用到各种场景当中去。比如，AI购的技术可以用于防止图像质量的进一步被损坏；可用于添加或删除图片中的一些元素，同时可用于图像编辑：删除非必要的图像要素，匹配合理的内容填充来替换删除的内容。

目前，图像修复比较成熟的应用有滤波、后聚焦、散焦修复、单HDR、超级夜景、修复(快速去噪)、图像超分辨率等。比如在快联科技中，图像超分辨率，可以利用最新的图像处理和深度学习技术，在不损失照片质量的情况下提高其分辨率，让内容的呈现更加清晰震撼。

图1 图像修复前后对比

最低0.47元/天解锁文章

200万优质内容无限畅学

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

快联科技AI购

关注关注

0
点赞
踩
1

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

Android OpenCV（四十五）：图像修复

AndroidKt

11-29

1342

图像修复 实际应用中，图像常常容易受损，如存在污渍的镜头、旧照片的划痕、人为的涂画（比如马赛克），亦或是图像本身的损坏。将受到损坏的图像尽可能还原成原来的模样的技术，称之为图像修复。所谓修复，就代表图像大部分内容是完好的，所以，图像修复的原理，就是用完好的部分去推断受损部分的信息，特别是完好部分与受损部分的交界处，即受损区域的边缘，在这个推断过程中尤为重要。 OpenCV给我们提供了inpaint方法来实现这个功能，并提供了两种图像修复的算法：基于Navier-Stokes的修复方法基于图像梯度的快速

【OpenCV实现图像：用OpenCV图像处理技巧之白平衡算法】

weixin_47869094的博客

11-09

2363

定义了一个函数 calc_color_overcast(image)，该函数用于计算图像中每个颜色通道（红色、绿色、蓝色）的统计信息，包括均值、标准差、最小值、中位数、80th、90th、99th 百分位数以及最大值。其目标是通过缩放图像的颜色通道，使得每个通道中最亮的像素变为白色。通过调整每个通道的亮度，算法可以校正图像的颜色投射，实现图像的白平衡。白平衡是一项用于校正由不同照明条件引起的图像颜色偏差的技术。这个过程非常重要，因为它确保了图像中的颜色是准确的，同时也使图像对人眼来说看起来更加自然。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

OpenCV：图像修复

热门推荐

计算机视觉小菜鸟的专栏

10-04

2万+

Opencv中有图像修复的函数，其算法参考文献为Alexandru Telea 于2004年发表于Journal of Graphic Tools上的“An Image Inpainting Technique Based On the Fast Marching Metho

opencv进行图像复原

羽凌寒

03-07

9139

简介　　本篇是讲用opencv函数：inpaint来进行图像复原。前提准备 inpaint函数　　void cvInpaint(const CvArr* src, const CvArr* inpaint_mask, CvArr* dst, double inpaintRange, int flags) 　　src: 需要处理的原图像。　　inp

Python OpenCV图像复原

蜡笔小新星的博客

10-26

1316

Python OpenCV图像复原是一个涉及去除噪声、模糊等失真的过程，旨在恢复图像的原始质量。以下是一个详细的案例教程，包括理论背景和具体实现步骤。

opencv图像修复算法cvInpaint(Telea的FMM算法）

05-15

1万+

最近项目中要用到修复技术，看opencv里有两种算法，我先尝试了一下Telea在2004年提出的基于快速行进的修复算法（后面简称FMM算法）。找到作者的原文看了一下，对算法有了一定了解,记录一下。论文题目：An Image Inpainting Technique Based on the Fast Marching Method （2004）作者主页：http://www.cs.ru

基于opencv的图像修复

04-24

对于受损的图像可以通过算法将其还原，因为用到的是从外圈到里圈的逐层修复，所以修复效果比较不错，可以通过对PSNR值的计算，得到图像修复的好坏。

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)

2401_84584831的博客

05-03

995

init()# 定义模型结构，可以使用自定义的卷积神经网络或预训练的模型# 模型前向传播过程init()# 定义模型结构，可以使用自定义的卷积神经网络或预训练的模型# 模型前向传播过程init()# 定义模型结构，可以使用自定义的卷积神经网络或预训练的模型# 模型前向传播过程。

opencv图像修补

08-10

本人亲测可用本人opencv版本2.4.10 vs2013 直接编辑即可运行

Java基于opencv—矫正图像

奇迹迪

09-15

4224

在OpenCV里使用图片修复

大坡3D软件开发

11-05

1365

有一些旧的图片可能保存得不好，会导致丢失了一些像素，如下图这样：这时如果有人觉得这个图片很珍贵，要想去修复它，怎么办呢？在OpenCV里提供了两种算法来进行图片修复，第一种是cv.INPAINT_TELEA，这个算法是FMM算法，先处理待修复区域边缘上的像素点，然后层层向内推进，直到修复完所有的像素点。第二种是cv.INPAINT_NS，该算法基于流体力学，利用偏微分方程。基本原理...

JavaCV 图像修复-小学cvInpaint 算法

a7178077的专栏

09-17

3183

OpenCV 图像修复-小学cvInpaint 算法一、效果第一组使用自动扫描修复的第二组使用模板（对应破坏图像）扫描修复的图片从左至右依次123 1.原图 2.被破坏的图片 3.被cvInpaint 修复过的图片修复模板不多说，上程序 -----------------------

Java OpenCV 图像处理07.2 图像形态学操作图像顶帽和黑帽

风信子

05-07

719

Java OpenCV-4.0.0 图像处理07.2 图像形态学操作图像顶帽和黑帽 Java OpenCV-4.0.0 图像处理图像形态学操作图像顶帽和黑帽顶帽:原图像与开操作之间的差值图像。黑帽:原图像与闭操作之间的差值图像 /** * OpenCV-4.0.0 图像形态学顶帽 (原图像与开操作之间的差值图像) * @return: void * @date: 2019年...

opencv_图像修复

ydk001001的博客

02-18

1205

图片修复代码实现 opencv实现图片的修复，主要使用cv2.inpaint()函数 output = cv2.inpaint(image, mask,inpaintRadius, flags=flags) image：输入8位1通道或3通道图像 mask：修复掩码，8位1通道图像 output：输出与image具有相同大小和类型的图像 inpaintRadius：算法考虑的每个点的圆形邻域的半径 flags： INPAINT_NS基于Navier-Stokes的方法 Alexandru Telea的INP

opencv 图像修复

qq_41803556的博客

09-25

384

opencv 图像修复

OpenCV图像修复

SVIPCODE的博客

08-23

314

在本文中，我们将重点讨论使用OpenCV函数查找需要修复的区域，并介绍几种常用的图像修复方法。接下来，我们使用cv2.inpaint()函数分别进行Telea和Navier-Stokes算法的修复，并显示修复的结果。要成功地完成图像修复任务，需要对OpenCV的函数和算法有一定的了解，并且需要具备良好的图像处理和计算机视觉技能。然后，我们使用cv2.threshold()函数将图像转换为二进制图像，并使用cv2.THRESH_BINARY_INV参数将需要修复的区域标记为白色像素。OpenCV图像修复。

JavaCV进阶opencv图像处理：批量人脸图像分类训练

eguid音视频技术分享（JavaCV教程、FFmpeg教程、openCV图像处理教程、音视频教程）

03-22

2999

javacv进阶opencv图像检测/识别 JavaCV进阶opencv图像处理：摄像头图像人脸检测 JavaCV进阶opencv图像处理：ffmpeg视频图像画面人脸检测 JavaCV进阶opencv图像处理：批量人脸图像分类训练 JavaCV进阶opencv图像处理：摄像头图像人脸识别前言阅读顺序以检测、训练、识别为顺序阅读，识别需要用到本章训练好的数据fisherFaceRecognizer.xml。让我们立刻开始吧功能实现 1、批量读取图片 2、批量人脸训练 .

opencv运用C++图像还原代码以及讲解

06-06

OpenCV 是一个开源的计算机视觉库，可以用于处理图像和视频数据。在 C++ 中使用 OpenCV 进行图像还原可以分为以下几个步骤： 1. 导入图像首先需要导入要处理的图像。可以使用 OpenCV 提供的 imread 函数来读取图像文件。例如： ```c++ cv::Mat image = cv::imread("image.jpg"); ``` 这里将 image.jpg 文件读入到一个名为 image 的 cv::Mat 对象中。 2. 灰度化对于大多数图像处理任务来说，灰度化是一个必要的步骤。可以使用 cvtColor 函数将图像转换为灰度图像。例如： ```c++ cv::Mat gray_image; cv::cvtColor(image, gray_image, cv::COLOR_BGR2GRAY); ``` 这里将之前读取的彩色图像转换为灰度图像，并将结果保存在 gray_image 中。 3. 图像还原图像还原的具体方法取决于具体的需求。这里简单介绍一下使用 OpenCV 提供的 inpaint 函数进行图像修复的方法。 inpaint 函数可以通过填充图像中缺失的区域来还原图像。可以使用 cv::inpaint 函数来实现这一功能。例如： ```c++ cv::Mat mask = cv::Mat::zeros(image.size(), CV_8UC1); cv::circle(mask, cv::Point(100, 100), 50, cv::Scalar(255), -1); cv::Mat restored_image; cv::inpaint(image, mask, restored_image, 3, cv::INPAINT_TELEA); ``` 这里首先创建了一个与图像大小相同的掩膜（mask），并在其中画了一个圆形，用于模拟图像中的缺失区域。然后使用 cv::inpaint 函数对图像进行修复，并将结果保存在 restored_image 中。 4. 显示结果最后一步是将结果显示出来。可以使用 imshow 函数将图像显示在窗口中。例如： ```c++ cv::imshow("Restored Image", restored_image); cv::waitKey(0); ``` 这里将还原后的图像显示在名为“Restored Image”的窗口中，并等待用户按下任意键。完整代码如下： ```c++ #include <opencv2/opencv.hpp> int main() { cv::Mat image = cv::imread("image.jpg"); cv::Mat gray_image; cv::cvtColor(image, gray_image, cv::COLOR_BGR2GRAY); cv::Mat mask = cv::Mat::zeros(image.size(), CV_8UC1); cv::circle(mask, cv::Point(100, 100), 50, cv::Scalar(255), -1); cv::Mat restored_image; cv::inpaint(image, mask, restored_image, 3, cv::INPAINT_TELEA); cv::imshow("Restored Image", restored_image); cv::waitKey(0); return 0; } ``` 这段代码读取名为 image.jpg 的图像文件，并使用 inpaint 函数对图像进行修复，并将结果显示在窗口中。