这篇文章主要介绍Python-OpenCV中的cv2.inpaint()函数怎么用，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！
概念
修复是图像插值。数字修复算法在图像插值，照片恢复，缩放和超分辨率等方面具有广泛的应用。
大多数人会在家里放一些旧的退化照片，上面有一些黑点，一些笔画等。你有没有想过恢复它？我们不能简单地在绘画工具中擦除它们，因为它将简单地用白色结构替换黑色结构，这是没有用的。在这些情况下，使用称为图像修复的技术。基本思路很简单：用邻近的像素替换那些坏标记，使其看起来像是邻居（取自维基百科），考虑下面显示的图像：
库函数
dst = cv2.inpaint（src，mask, inpaintRadius，flags）
参数是：
实现
为此目的设计了几种算法，OpenCV提供了两种算法。两者都可以通过相同的函数访问，cv2.inpaint（）。
第一种算法基于Alexandru Telea于2004年发表的“基于快速行进方法的图像修复技术”。它基于快速行进方法。考虑图像中要修复的区域。算法从该区域的边界开始，然后进入区域内，逐渐填充边界中的所有内容。它需要在邻近的像素周围的一个小邻域进行修复。该像素由邻居中所有已知像素的归一化加权和代替。选择权重是一个重要的问题。对于靠近该点的那些像素，靠近边界的法线和位于边界轮廓上的像素，给予更多的权重。一旦像素被修复，它将使用快速行进方法移动到下一个最近的像素。 FMM确保首先修复已知像素附近的像素，这样它就像手动启发式操作一样工作。使用标志cv2.INPAINT_TELEA启用此算法。
第二种算法基于Bertalmio，Marcelo，Andrea L. Bertozzi和Guillermo Sapiro于2001年撰写的“Navier-Stokes，流体动力学和图像和视频修补”一文。该算法基于流体动力学并利用偏微分方程。基本原则是heurisitic。它首先沿着已知区域的边缘行进到未知区域（因为边缘是连续的）。它继续等照片（连接具有相同强度的点的线，就像轮廓连接具有相同高度的点一样），同时在修复区域的边界处匹配渐变矢量。为此，使用来自流体动力学的一些方法。获得颜色后，填充颜色以减少该区域的最小差异。使用标志cv2.INPAINT_NS启用此算法。
代码
我们需要创建一个与输入图像大小相同的掩码，其中非零像素对应于要修复的区域。其他一切都很简单。我的图像因一些黑色笔画而降级（我手动添加）。我用Paint工具创建了相应的笔触，同时得到mask。
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
import cv2
img = cv2.imread('OpenCV_Logo_B.png') # input
mask = cv2.imread('OpenCV_Logo_C.png',0) # mask
dst_TELEA = cv2.inpaint(img,mask,3,cv2.INPAINT_TELEA)
dst_NS = cv2.inpaint(img,mask,3,cv2.INPAINT_NS)
plt.subplot(221), plt.imshow(img)
plt.title('degraded image')
plt.subplot(222), plt.imshow(mask, 'gray')
plt.title('mask image')
plt.subplot(223), plt.imshow(dst_TELEA)
plt.title('TELEA')
plt.subplot(224), plt.imshow(dst_NS)
plt.title('NS')
plt.tight_layout()
plt.show()这是原图文件和掩码文件：Pictures
输出：
这是输出。第一个是降级的OpenCV徽标，第二个图片是运行FMM所需的掩码。最后两张照片是修补的结果。不确定，但我认为两种修补方法之间没有任何区别，至少对于当前输入而言。
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