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Python skimage.restoration.inpaint_biharmonic用法及代碼示例

用法:

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

用雙調和方程修複圖像中的蒙版點。

參數：

image：(M[, N[, ..., P]][, C]) ndarray

輸入圖像。

mask：(M[, N[, ..., P]]) ndarray

要修複的像素數組。必須與 ‘image’ 通道之一的形狀相同。未知像素必須用 1 表示，已知像素 - 用 0 表示。

multichannel：布爾值，可選

如果為 True，則將最後一個圖像維度視為顏色通道，否則視為空間。不推薦使用此參數：改為指定 channel_axis。

split_into_regions：布爾值，可選

如果為 True，則逐個區域執行修複。這可能會更慢，但會減少內存需求。

channel_axis：int 或無，可選

如果為 None，則假定圖像是灰度(單通道)圖像。否則，此參數指示數組的哪個軸對應於通道。

返回：

out：(M[, N[, ..., P]][, C]) ndarray

修複了蒙版像素的輸入圖像。

其他參數：

multichannel：DEPRECATED

已棄用以支持channel_axis。

參考：

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)

相關用法


注：本文由純淨天空篩選整理自scikit-image.org大神的英文原創作品 skimage.restoration.inpaint_biharmonic。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。