实现图像修补、物体去除:inpaint 函数

void inpaint(InputArray src, InputArray inpaintMask, OutputArray dst, double inpaintRadius, int flags);

  • src,输入图像,即源图像,填 Mat 类对象即可。但需是 8 位单通道或三通道图像。
  • inpaintMask,修复掩膜,为 8 位单通道图像。其中非零像素为需要修补的区域。
  • dst,输出图像,需要和源图像有相同的尺寸和类型。
  • inpaintRadius,圆形邻域半径。
  • flags,修补方法的标识符,两种选择:
标识符 说明
INPAINT_TELEA 基于 Navier-Stokes 方程的方法
INPAINT_NS Alexandru Telea 方法

代码示例:

//该程序功能为:消除鼠标选择的矩形区域内的物体
#include<opencv.hpp>
#include<iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
Mat src, back, dst;
Point pre, now;
bool draw = false;
RNG rngs = { };
Scalar colors;
void on_mouse(int event, int x, int y, int flags, void *param) {//鼠标操作响应函数
switch (event){
case EVENT_LBUTTONDOWN://按下左键
draw = true;
pre = Point(x, y);
break;
case EVENT_MOUSEMOVE://鼠标移动
if (draw) {
Mat tem = dst.clone();
now = Point(x, y);
colors = Scalar(rngs.uniform(, ), rngs.uniform(, ), rngs.uniform(, ));
rectangle(tem, pre, now, colors);
imshow("dst", tem);
}
break;
case EVENT_LBUTTONUP://左键抬起
draw = false;
rectangle(back, pre, now, Scalar(), -);//在 修复掩膜 图像中绘制选择区域
inpaint(dst, back, dst, , INPAINT_TELEA);//修复图像
imshow("dst", dst);
break;
}
}
int main() {
src = imread("C:/Users/齐明洋/Desktop/示例图片/1.jpg");
imshow("src", src); namedWindow("dst");
dst = src.clone();
imshow("dst", dst);
back = Mat::zeros(src.size(), CV_8UC1);//修复掩膜
setMouseCallback("dst", on_mouse);//https://www.cnblogs.com/bjxqmy/p/11914601.html waitKey();
}

效果演示:

opencv —— inpaint 图像修补、去除指定区域物体的更多相关文章

  1. opencv 6 图像轮廓与图像分割修复 3 图像的矩,分水岭,图像修补

    图像的矩 矩的计算:moments()函数 计算轮廓面积:contourArea()函数 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #inclu ...

  2. opencv学习之路(30)、分水岭算法及图像修补

    一.简介 二.分水岭算法 #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace cv; void main() { Mat srcImg = ...

  3. Halcon从某一个图片以指定区域绘制到另一个图像

    ************************************************************* * Halcon从某一个图片以指定区域绘制到另一个图像 * Author: ...

  4. OpenCV 学习笔记 02 使用opencv处理图像

    1 不同色彩空间的转换 opencv 中有数百种关于不同色彩空间的转换方法,但常用的有三种色彩空间:灰度.BRG.HSV(Hue-Saturation-Value) 灰度 - 灰度色彩空间是通过去除彩 ...

  5. 14、OpenCV实现图像的空间滤波——图像锐化及边缘检测

    1.图像锐化理论基础 1.锐化的概念 图像锐化的目的是使模糊的图像变得清晰起来,主要用于增强图像的灰度跳变部分,这一点与图像平滑对灰度跳变的抑制正好相反.而且从算子可以看出来,平滑是基于对图像领域的加 ...

  6. Java基于opencv实现图像数字识别(二)—基本流程

    Java基于opencv实现图像数字识别(二)-基本流程 做一个项目之前呢,我们应该有一个总体把握,或者是进度条:来一步步的督促着我们来完成这个项目,在我们正式开始前呢,我们先讨论下流程. 我做的主要 ...

  7. [OpenCV-Python] OpenCV 中图像特征提取与描述 部分 V (一)

    部分 V图像特征提取与描述 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 29 理解图像特征 目标本节我会试着帮你理解什么是图像特征,为什么图像特征很重要,为什么角点很重要等.29.1 解释 我相 ...

  8. Java基于opencv实现图像数字识别(五)—腐蚀、膨胀处理

    腐蚀:去除图像表面像素,将图像逐步缩小,以达到消去点状图像的效果:作用就是将图像边缘的毛刺剔除掉 膨胀:将图像表面不断扩散以达到去除小孔的效果:作用就是将目标的边缘或者是内部的坑填掉 使用相同次数的腐 ...

  9. Java基于opencv实现图像数字识别(四)—图像降噪

    Java基于opencv实现图像数字识别(四)-图像降噪 我们每一步的工作都是基于前一步的,我们先把我们前面的几个函数封装成一个工具类,以后我们所有的函数都基于这个工具类 这个工具类呢,就一个成员变量 ...

随机推荐

  1. 手势识别控制pygame精灵

    步骤: 编写简易pygame精灵游戏(只实现键盘上下左右控制) 解决opencv手势识别核心问题 上述2部分对接上 pygame部分我们只加载个背景,然后里面放1只乌龟精灵,用键盘的上下左右键来控制, ...

  2. 团队项目——Alpha1版本

    团队项目-Alpha版本发布1 一.格式描述 这个作业属于哪个课程 https://edu.cnblogs.com/campus/xnsy/GeographicInformationScience/ ...

  3. 双指针,BFS和图论(二)

    (一)BFS 1.地牢大师 你现在被困在一个三维地牢中,需要找到最快脱离的出路! 地牢由若干个单位立方体组成,其中部分不含岩石障碍可以直接通过,部分包含岩石障碍无法通过. 向北,向南,向东,向西,向上 ...

  4. SpringMVC 中的异常处理

    目录 1.搭建编码分析 2.编写异常类 3.编写自定义异常处理器 4.在springmvc.xml中配置异常处理器 5.编写Error.jsp.index.jsp页面 6.编写collector代码模 ...

  5. tomcat性能优化梳理

    tomcat性能优化 Tomcat本身优化 Tomcat内存优化 启动时告诉JVM我要一块大内存(调优内存是最直接的方式) 我们可以在 tomcat 的启动脚本 catalina.sh 中设置 jav ...

  6. php--->php 缓冲区 buffer 原理

    php 缓冲区 buffer 原理 1.缓冲流程 从php脚本echo(print.print_r...)内容之后,是如何显示给用户的呢,下面看看流程 echo.print => php out ...

  7. 浅显易懂的前端知识点(二)——HTTP协议基础

    HTTP 协议的初印象: 是基于 TCP/IP 协议的应用层协议,不涉及数据包的传输,主要规定了客户端和服务器之间的通信格式,默认使用 80 端口. 1 HTTP 协议 0.9 版(1991 年) 是 ...

  8. Centos 7 最小化Gitlab部署操作

    Gitlab的介绍 gitlab是一个版本控制的集群软件,集成了git.postgresql.Ruby.nginx.redis等重要应用工具: gitlab分为ce和ee版本:CE是社区版,EE是企业 ...

  9. Docker底层架构之联合文件系统

    联合文件系统(UnionFS)是一种分层.轻量级并且高性能的文件系统,它支持对文件系统的 修改作为一次提交来一层层的叠加,同时可以将不同目录挂载到同一个虚拟文件系统下(unite several di ...

  10. SonarQube代码管理

    一 搭建过程不详细说 二 配合jenkins使用,jenkins搭建过程这里不详细说 三 jenkins项目配置,需要安装sonarqube-jenkins插件 sonar.projectKey=a6 ...