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本文长度为2020字，预计阅读6分钟

OpenCV图片修复

最近重新学习OpenCV的基础，偶然间发现了npaint的函数，于是就自己做了Demo测试了下，感觉还不错，这篇就来分享一下OpenCV的图片修复函数。

实现效果

上图中可以看到我们对左边源图中右下角蓝色的球区域进行的修复，修复后右图的效果那个蓝色的球就已经不见了。

inpaint函数API

void inpaint( InputArray src, InputArray inpaintMask, OutputArray dst, double inpaintRadius, int flags );第一个参数src，输入的单通道或三通道图像；
第二个参数inpaintMask，图像的掩码，单通道图像，大小跟原图像一致，inpaintMask图像上除了需要修复的部分之外其他部分的像素值全部为0；
第三个参数dst，输出的经过修复的图像；
第四个参数inpaintRadius，修复算法取的邻域半径，用于计算当前像素点的差值；
第五个参数flags，修复算法，有两种：INPAINT_NS（基于Navier-Stokes的修复方法） 和INPAINT_TELEA（基于图像梯度的快速匹配方法又称(Telea法)）；

图像修复的实现思路

步骤

1.  加载图像，然后做图像预处理（转为灰度图、高斯模糊、二值化操作、形态学操作）

2.  寻找轮廓（在已找到的轮廓中随机取一个轮廓做为修复的地方）

3.  创建一个图像为0的相同模版，然后把找到的轮廓用255填充进去

4.  通过inpaint的函数在源图上进行修复，并显示出来

代码实现

新建一个opencv-inpaint的项目，创建main.cpp的文件，配置方法请参照《VS2017配置OpenCV通用属性》

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>using namespace cv;
using namespace std;int main(int argc,char** argv)
{Mat src = imread("E:/DCIM/tempsrc.jpg");imshow("src", src);Mat tmpsrc,gray, dst;src.copyTo(tmpsrc);//灰度图cvtColor(tmpsrc, gray, COLOR_BGR2GRAY);//高斯模糊GaussianBlur(gray, gray, Size(3, 3), 0);//二值化threshold(gray, gray, 0, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU);//形态学开操作Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3));morphologyEx(gray, gray, MORPH_OPEN, kernel);//寻找轮廓vector<vector<Point>> contours;vector<Vec4i> hi;findContours(gray, contours, hi, CV_RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE);//随机一个轮廓做为我们要修复的地方//RNG rng(1234)设定一个具体值，表示下面代码每次生成的结果都是一样的//RNG rng((unsigned)time(NULL))，表示代码每次运行结果都不一样RNG rng((unsigned)time(NULL));int inpaintsize = rng.uniform(0, contours.size() - 1);//在源图上画出随机的轮廓Rect rect = boundingRect(contours[inpaintsize]);putText(tmpsrc, "inpaintsize", Point(rect.x, rect.y), 1, 1, Scalar::all(0));rectangle(tmpsrc, rect, Scalar::all(0));imshow("tmpsrc", tmpsrc);//创建是个模版画上要修复的区域Mat tmp = Mat::zeros(src.size(), CV_8UC1);rectangle(tmp, rect, Scalar::all(255), -1);imshow("tmp", tmp);//进行图像修复inpaint(src, tmp, dst, 5, INPAINT_TELEA);imshow("result", dst);waitKey(0);return 0;
}

运行效果

多运行几次可以看到获取的都是随机的轮廓进行修复。

完

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