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图像插值的用处是把图像中的“划痕”等通过插值的方式去除掉，

英文对应的是：image inpainting，可以通过英文检索相关论文，比如
《High-Resolution Image Inpainting using Multi-Scale Neural Patch Synthesis》

1. 第一个例子：

这里结合 http://docs.opencv.org/trunk/df/d3d/tutorial_py_inpainting.html 然后略作修改，给出了第一个例子

首先给出代码：

import numpy as np
import cv2img = cv2.imread('messi.png')
mask = cv2.imread('mask.png',0)img = cv2.resize(img, (846, 634))
mask = cv2.resize(mask, (846, 634))dst = cv2.inpaint(img,mask,3,cv2.INPAINT_TELEA)cv2.imwrite("messi_result.png", dst)
cv2.imshow('dst',dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这里做了Resize，把两幅图片的尺寸调成一样的了，因为图片是手动的截图

下面是损坏后的图片，MASK和修复后的图片：

关于resize的补充阅读：http://blog.csdn.net/ikerpeng/article/details/17239809

2. 第二个例子：

这里是两张图片，一张是小男孩的图片，一张是通过姿态识别标注后的小男孩图片：

这两张分别是 boy_t.png 和 boy.jpg

那么如何通过算法来找出他们的差异呢？找到的差异可否当作第一个例子中的 MASK 来使用呢？

答案是可以的：

效果如图：

四张图从左到右分别是姿态识别标注后的图、原图、根据MASK插值后的图、MASK（也就是前两张的差异）

下面是代码：

import numpy as np
import cv2mask = cv2.imread('boy.jpg')
img = cv2.imread('boy_t.png')img = cv2.resize(img, (280, 500))
mask = cv2.resize(mask, (280, 500))cv2.imshow('origin', mask)
mask = cv2.subtract(img, mask)
mask = cv2.cvtColor(mask, cv2.COLOR_RGB2GRAY)cv2.imshow('img', img)
cv2.imshow('mask', mask)dst = cv2.inpaint(img, mask, 3, cv2.INPAINT_TELEA)# cv2.imwrite("messi_result.png", dst)
cv2.imshow('dst',dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

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1. 第一个例子：

2. 第二个例子：

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