https://download.csdn.net/download/m0_51339444/85120848 计算机图形学(Computer Graphics) 和计算机视觉(Computer Vision) 是计算机科学中两个重要的研究方向。图形学研究的问题可以概括为如何生成和处理图像，而视觉研究的问题可以概括为如何感知和理解图像。虽然二者研究的问题相差很大，但是由于研究对象往往都是图像，所以二者的关系也很紧密。 传统的图形学和视觉的研究方法，主要还是基于数学和物理的方法。然而随着近几年深度学习在视觉领域取得的卓越的效果，视觉领域研究的前沿已经基本被深度学习占领。在这样的形势之下，越来越多的图形学研究者也开始将目光投向深度学习。在图形学和视觉交叉的领域，一系列问题的研究正在围绕深度学习火热展开，特别是在图像编辑(image editing)和图像生成(image generation)方面，已经初见成效。今天我们讨论的问题，图像补全(image inpainting)，正是介于图像编辑和图像生成之间的一个问题。

高光检测及图像修复-matlab图像处理-去反光-去图像反光

数字图像处理之图像修复——Criminisi图像修复算法，文件包含完整的Criminisi算法的matlab程序和示例图。可直接跑通

C# OpenCvSharp 去水印 图像修复.rar 完整Demo，可直接运行 项目 VS2022+.net4.8+OpenCvSharp4 博客地址： https://lw112190.blog.csdn.net/article/details/132161449

在cpp中用图像修补程序实现PatchMatch在修补程序中实现图像修补简介此存储库从younesse-cv中借用了大部分代码。 但是，该存储库是C风格的，无法使用opencv 3.x进行编译。 我所做的是使用C ++风格的opencv 3.x API包装代码。 感谢zvezdochiot的建议。 依赖cmake> 2.8 opencv 3.x g ++-4.7如何使用下载此存储库git clone https://github.com/ZQPei/patchmatch_inpainting.git编译mkdir build cd build cmake .. make cd .. Ru

生成绘画火炬 根据作者的，对PyTorch重新。 先决条件 该代码已经在Ubuntu 14.04上进行了测试，以下是需要安装的主要组件： Python3 PyTorch 1.0+ 火炬视觉0.2.0+ 张量板 pyyaml 训练模型 python train.py --config configs/config.yaml 检查点和日志将保存到checkpoints 。 用训练好的模型进行测试 默认情况下，它将在检查点中加载最新保存的模型。 您也可以使用--iter通过迭代选择保存的模型。 训练有素的PyTorch模型：[ ] [] python test_single.py \ --image examples/imagenet/imagenet_patches_ILSVRC2012_val_00008210_input.png \ --mask examples/cen

完整代码，可直接运行

利用MCA技术可以对图像进行分解与修复，其核心是对图像分解成纹理图像和平滑图像，然后分别进行修复。

图像修复matlab代码Path_planning_for_FEVAR 通过可变形配准腹主动脉瘤的3D路径规划，进行机器人辅助的开窗血管内修复 要求 版本：Matlab R2016a至R2017a 平台：Windows，Linux 脚本'demo_2D3Dregist.m'： 这演示了如何从2D术中分割的动脉瘤形状和3D术前骨骼恢复机器人路径的3D骨骼，它将导入术前透视的2D jpg图像，2D分割标签和3D骨骼。 它将显示2D / 3D骨骼，术中（地面真实）骨骼，术前骨骼和我们的预测的注册时间成本，以及在2D和3D中评估的距离误差。 文件夹“功能”： 它包括为在2D和3D骨架之间进行可变形配准而编写的所有代码。 请仔细阅读每个文件中的许可证。 对于使用此文件夹中代码的任何学术出版物，请引用： 郑JQ，周XY，C。Riga和GZ Yang，“机器人辅助有条件的血管内主动脉修复的单一2D荧光镜图像的3D路径规划”，IEEE国际机器人与自动化会议（ICRA），2019年。 文件夹“数据”： 它包括演示中使用的导入数据。 文件夹“外部”： 它包括演示中使用的重新分配的代码。 请仔细阅读每个文件

人工智能综合实验二 图像修复.pdf