传奇开心果短博文系列
- 系列短博文目录
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- Python的OpenCV库技术点案例示例系列
- 短博文目录
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- 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
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Python的OpenCV库技术点案例示例系列
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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。
