Opencv2.4学习：：图像污点修复

图像污点修复

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 原理摘自：https://blog.csdn.net/qq_20823641/article/details/52252072

参考上图，Ω区域是待修复的区域；δΩ指Ω的边界）；要修复Ω中的像素，就需要计算出新的像素值来代替原值。

现在假设p点是我们要修复的像素。以p为中心选取一个小邻域B(ε），该邻域中的点像素值都是已知的（只要已知的）。（这个ε就是opencv函数中参数 inpaintRadius）

现在假设p点是我们要修复的像素。以p为中心选取一个小邻域B(ε），该邻域中的点像素值都是已知的（只要已知的）。（这个ε就是opencv函数中参数 inpaintRadius）

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核心函数：

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

• InputArray类型的src，也就是输入图像，用Mat类对象就可以了。并且要是8位单通道或者三通道图像。
• InputArray类型的inpaintMask，修复掩膜，为8位单通道图像。其中非0像素表示要修复的区域。
• OutputArray类型的dst，函数调用后的运算结果保存在这里，和输入图像有着一样的大小和类型。
• double类型的inpaintRadius，需要修补的每个点的圆形邻域，为修复算法参考的半径。
• int类型的flags，修补方法的标识符

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简单应用代码：

#include<opencv2/core/core.hpp>
#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<opencv2/core/core.hpp>
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<opencv2/photo/photo.hpp>
#include<iostream>
using namespace std;
using namespace cv;

void main()
{
	Mat srcImage = imread("F:\\opencv_re_learn\\2_inpaint.jpg");
	if (!srcImage.data){
		cout << "falied to read" << endl;
		system("pause");
		return;
	}
	imshow("srcImage", srcImage);
	Mat srcGray;
	cvtColor(srcImage, srcGray, CV_BGR2GRAY);
	//中值滤波去噪点
	medianBlur(srcGray, srcGray, 1.5);
	//二值化提取修复区域
	Mat srcThres;
	threshold(srcGray, srcThres, 242, 255, CV_THRESH_BINARY);
	imshow("inpaintMask", srcThres);
	//修复图像
	Mat inpaint_result;
	inpaint(srcImage, srcThres, inpaint_result, 1, INPAINT_TELEA);
	imshow("inpaint_result", inpaint_result);
	waitKey(0);
}

实现效果：