はじめに
scikit-imageのrestoration inpaint_biharmonicで全体的に欠損した画像を修復する方法について説明する。なお、塊上の欠損がある画像の修復については下記記事で解説した。
[scikit-image] 37. 画像の欠損部分を修復(skimage.restoration inpaint)
ここでは、skimage restoration inpaintにより画像の欠損部分を修復する例について説明する。
sabopy.com
2019.07.27
コード
解説
モジュールのインポートなど
画像データの読み込み
下の画像を用いる。サイズは256 x 256となっている。
欠損画像生成関数
ランダムな位置が1となっているマスク画像を作成して、そのマスクを元画像に適用することで欠損画像を生成する。
欠損画像とマスク画像の生成
欠損領域の比率が10%から80%となっている画像とマスク画像を生成した。
画像の修復
inpaint_biharmonicで欠損画像とマスク画像を設定することで修復できる。RGB画像なのでmultichannel=Trueとする。
結果の表示
mpl_toolkits.axes_grid1のImageGridを使い、並べて表示した。
コードをダウンロード(.pyファイル) コードをダウンロード(.ipynbファイル)参考
Inpainting — skimage v0.16.1 docs
scikit-image.org
skimage.restoration — skimage 0.25.0rc2.dev0 documentation
scikit-image.org
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