传奇开心果短博文系列
- 系列短博文目录
- Python的OpenCV库技术点案例示例系列
- 短博文目录
- 前言
- 一、常用的图像修复与恢复技术
- 二、插值方法示例代码
- 三、基于纹理合成的方法示例代码
- 四、基于边缘保持的方法示例代码
- 五、基于图像修复模型的方法示例代码
- 六、基于深度学习的方法示例代码
- 七、基于结构化边缘的方法示例代码
- 八、基于多帧图像的方法示例代码
- 九、基于超分辨率的方法示例代码
- 十、cv2.inpaint()函数修复图像示例代码
- 十一、cv2.fillPoly()函数填充多边形区域修复图像示例代码
- 十二、归纳总结
系列短博文目录
Python的OpenCV库技术点案例示例系列
短博文目录
前言
OpenCV是一个开源的计算机视觉库,提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。在OpenCV中,图像修复与恢复是其中一个重要的功能模块,用于修复受损或缺失的图像区,以恢复图像的完整性和可视化效果。
图像修复与恢复的主目标是通过利用图像中的已有信息,填补缺失或损坏的区域,使得修复后的图像看起来更加完整和自然。