保持物体的所有细节以最流畅和最有效的方式去除形状

Question

我有一些图像，我也有它们的遮罩（图中为绿色）。我在对象周围生成一个边界框（图中的虚线），并且只拍摄图像的这一部分。

现在我想用像素替换灰色部分，以最自然的方式扩展汽车颜色。例如，取与最近的汽车像素相同的颜色。最后我想要一张包含所有汽车细节但没有任何形状的图像。

我尝试简单地反转蒙版，使蒙版代表汽车周围的灰色像素，然后使用 opencv 中的 'inpaint' 函数为这个新蒙版涂上足够的颜色：

result = cv2.inpaint(car_image,new_mask,50,cv2.INPAINT_NS)

效果不佳，因为我们仍然清楚地看到汽车周围的边界。

如有任何提示，我们将不胜感激。我正在处理 python，它需要非常高效，因为我有大量图像。

Answer 1

这是一个很好的工作解决方案，它的一个功能是给定一个在蒙版之外具有零值的图像，它输出一个类似的图像，其中选择最合适的颜色而不是零值，以便我们保留所有细节对象但删除形式：

#replace black pixel by smoothing with adequate color to keep all info, removing shape 
def remove_shape_keep_all_info(img):
    #create mask (s.t. Non-zero pixels indicate the area that needs to be inpainted)
    mask_ = np.array([[1 if j==0 else 0 for j in i] for i in cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)]).astype('uint8')
    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (7,7))
    mask_ = cv2.dilate(mask_, kernel, iterations=4)
    result = cv2.inpaint(img,mask_,5,cv2.INPAINT_TELEA) #,cv2.INPAINT_TELEA, INPAINT_NS
    return (result)

保持物体的所有细节以最流畅和最有效的方式去除形状

keeping all details of object removing the shape in the smoothest and most efficient way

python

mask

image-processing