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Python skimage.restoration.inpaint_biharmonic用法及代码示例


用法:

skimage.restoration.inpaint_biharmonic(image, mask, multichannel=False, *, split_into_regions=False, channel_axis=None)

用双调和方程修复图像中的蒙版点。

参数：

image：(M[, N[, ..., P]][, C]) ndarray

输入图像。

mask：(M[, N[, ..., P]]) ndarray

要修复的像素数组。必须与 ‘image’ 通道之一的形状相同。未知像素必须用 1 表示，已知像素 - 用 0 表示。

multichannel：布尔值，可选

如果为 True，则将最后一个图像维度视为颜色通道，否则视为空间。不推荐使用此参数：改为指定 channel_axis。

split_into_regions：布尔值，可选

如果为 True，则逐个区域执行修复。这可能会更慢，但会减少内存需求。

channel_axis：int 或无，可选

如果为 None，则假定图像是灰度(单通道)图像。否则，此参数指示数组的哪个轴对应于通道。

返回：

out：(M[, N[, ..., P]][, C]) ndarray

修复了蒙版像素的输入图像。

其他参数：

multichannel：DEPRECATED

已弃用以支持channel_axis。

参考：

1

S.B.Damelin and N.S.Hoang. “On Surface Completion and Image Inpainting by Biharmonic Functions: Numerical Aspects”, International Journal of Mathematics and Mathematical Sciences, Vol. 2018, Article ID 3950312 DOI:10.1155/2018/3950312

2

C. K. Chui and H. N. Mhaskar, MRA Contextual-Recovery Extension of Smooth Functions on Manifolds, Appl. and Comp. Harmonic Anal., 28 (2010), 104-113, DOI:10.1016/j.acha.2009.04.004

例子：

>>> img = np.tile(np.square(np.linspace(0, 1, 5)), (5, 1))
>>> mask = np.zeros_like(img)
>>> mask[2, 2:] = 1
>>> mask[1, 3:] = 1
>>> mask[0, 4:] = 1
>>> out = inpaint_biharmonic(img, mask)

相关用法


注：本文由纯净天空筛选整理自scikit-image.org大神的英文原创作品 skimage.restoration.inpaint_biharmonic。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。