利用OpenCV實現圖像修復（含源碼鏈接）
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前一段時間小白分享過關于圖像修復技術介紹的推文（點擊可以跳轉），有小伙伴后臺咨詢能不能分享一下關于圖像修復的項目或者程序。今天小白帶著滿滿的誠意，帶來了通過OpenCV實現圖像修復的C++代碼與Python代碼。
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圖像修復技術應用在什么地方呢？
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想想一下，我們有一張非常棒的相片，但是由于時間比較久遠，沒有電子版留底，而紙質版的又十分不便于保存。因此長采用掃描的方式獲得電子版。但是非常不幸，掃描過程中落入了一根頭發(fā)，或者是機器出現故障，對相片造成了影響，這個時候就可以通過圖像修復技術解決這個問題。
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強大的OpenCV庫里集成了兩種用與圖像修復的方法
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INPAINT_NS： 基于Navier-Stokes的圖像修復
該方法在2001年提出，其神奇之處竟然是基于流體力學理論提出的方法。根據其作者提出，我們需要解決的問題可以抽象成在一個鞋子圖片上有一個黑色的區(qū)域，通過填充黑色區(qū)域，使得最佳的恢復鞋子的樣子。
對于如何填補這個黑色區(qū)域，可以抽象成存在一條曲線，使得由A到B將黑色區(qū)域分開，并且保證在曲線的一側是藍色，另一側是白色。這個曲線應具有如下的約束：
保持邊緣特征
在平滑區(qū)域中保持顏色信息
通過構建一個偏微分方程來更新具有上訴約束的區(qū)域內的圖像強度，同時利用拉普拉斯算子估計圖像平滑度信息，并沿著等照度傳播。
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由于這些方程與Navier-Stokes方程（流體力學中的方程，感興趣的小伙伴可以自行百度）相關且類似，因此可以通過流體力學中的方法進行求解。
由于小白對流體力學不是很了解，具體就不詳細解釋了，感興趣的小伙伴可以閱讀該論文了解詳情。
論文地址：http://www.math.ucla.edu/~bertozzi/papers/cvpr01.pdf
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INPAINT_TELEA：基于快速行進方法的圖像修復
該方法中沒有使用拉普拉斯算子作為平滑度的估計，而是使用像素的已知圖像鄰域上的加權平均值來描述。同時利用鄰域像素和梯度恢復填充區(qū)域像素的顏色。
當像素被修復之后，通過快速行進方法更新邊界。
論文地址：
https://pdfs.semanticscholar.org/622d/5f432e515da69f8f220fb92b17c8426d0427.pdf
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相關API介紹
C++：
void inpaint(
????Mat&src,
????Mat& inpaintMask,
????Mat& dst,
????double inpaintRadius,
????int flags)Python：
dst =cv2.inpaint(
????src,
????inpaintMask,
????inpaintRadius,
????flags)?
其中各參數的含義如下：
src?=源圖像
inpaintMask?=二進制掩碼，指示要修復的像素。
DST?=目標圖像
inpaintRadius?=像素周圍的鄰域補繪。通常，如果要修復的區(qū)域很薄，使用較小的值會產生較少的模糊。
flags：INPAINT_NS（基于Navier-Stokes的方法）或INPAINT_TELEA（基于快速行進的方法）
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示例
左邊的第一個圖像是輸入圖像，第二個圖像是掩模，第三個圖像是INPAINT_TELEA的結果，最終結果是INPAINT_NS
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關于這個圖片有一個小小的故事，1865年2月5日星期日，在華盛頓特區(qū)的加德納畫廊，亞歷山大·加德納拍攝了幾張總統(tǒng)的多鏡頭照片。在本屆會議結束之前，加德納請求為總統(tǒng)拍攝最后一個姿勢。他把相機拉得更近，拍了一張林肯頭部、肩膀和胸部的照片。但是玻璃板在這個時候突然破裂，對拍攝圖像產生影響。加德納小心翼翼地將它帶到了他的黑暗房間，制作一張相片，發(fā)現在林肯的臉上有一個不祥的裂縫。這張相片，即O-118，至今仍然存在。多年來，許多人認為這一裂縫是10周后林肯中彈的預言。
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讓我們看一個更復雜的例子，在圖片上寫上英文單詞，之后通過opencv函數去修復該單詞。
左：帶有Scribbles的原始圖像。中：使用快速行進方法修復，右：使用Navier-Stokes方法修復。
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該程序的源碼和使用的圖片鏈接為：
https://github.com/spmallick/learnopencv/tree/master/Image-Inpainting
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