xcv_inpaint — 2D restoration op

• データ種: image → image

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "xcv_inpaint", a=0.5, b=0.5) (2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみ a,b∈[0,1] のモデル)

*図は合成の入力 128×128 で実際に走らせた出力。左が入力、右が出力(絵にならない返り値は値そのもの)。*

使い方

欠損領域を推定して埋める修復(inpainting)。

8bit 変換後、極端に明るい(>235)/暗い(<20)画素を「欠損」とみなして

自動マスクし、OpenCV の Telea 法(高速マーチング法ベース、

`cv2.INPAINT_TELEA)で周囲から埋める。xsk_inpaint`

(biharmonic 法)と同じ発想の別アルゴリズム版。

半径 3 画素の近傍を使う(固定)。`a, b` は未使用。しきい値が

固定のため、本来意味のある白飛び/黒つぶれ画素まで埋められてしまう

場合がある。

詳しい使い方ガイド

• gallery2d_smoothing_rank ファミリ ガイド

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

Studio で試す

下のプログラムは実際に走ることを確かめてある(図と同じ入力)。Studio のヘルプではこのブロックがボタンになり、その場で読み込んで実行できる。

xcv_inpaint 0.50 0.50

▸ Load this pipeline  ·  Load & run

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• gallery2d_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py

型が繋がる次の op(image を入力に取れる)

identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter

同カテゴリ(restoration)

xsk_inpaint · xsk_richardson_lucy · xsk_unwrap_phase · xsk2_wiener · xcv3_inpaint_ns · iv_richardson_lucy · iv_wiener_deconv_spatial · iv_unsharp_deblur

*Provenance: ops.py — 2D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

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