通过生成多列卷积神经网络进行图像修复 ，，，，。 带有矩形遮罩的Places2，CelebA-HQ和Paris街景的结果。 在Places2和CelebA-HQ上随机抽奖的结果。 介绍 该存储库适用于NeurIPS 2018论文`` ''。 如果我们的方法对您的研究有用，请考虑引用： @inproceedings{wang2018image, title={Image Inpainting via Generative Multi-column Convolutional Neural Networks}, author={Wang, Yi and Tao, Xin and Qi,

图像修复的递归特征推理 要求 Python> = 3.5 PyTorch> = 1.0.0 Opencv2 == 3.4.1 Scipy == 1.1.0 脾气暴躁== 1.14.3 Scikit图像（skimage）== 0.13.1 这是我们实验的环境。 这些软件包的更高版本可能需要对代码进行一些修改。 尽管我们的方法不限于任何特定的CUDA和cudnn版本，但强烈建议您使用这些工具包的最新版本。 由于RFR-Net的周期性设计，它似乎可以在较旧的CUDA版本中运行缓慢。 预训练模型 到预训练模型的链接。 （当前为Paris StreetView，CelebA数据集）。 我们希望在1月底之前释放Places2权重，对于存储系统故障导致的延迟，我们深表歉意。 如果模型用于学术目的，我们强烈建议用户重新训练模型，以确保进行公平的比较（这一直是人们所期望的）。 使用当前版本的

Object Removal by Exemplar Based Inpainting,this is a code and some results.

最原始的TV修复算法matlab版，里面有相应的论文讲解

Tensorflow中的图像修复模型实现 “使用部分卷积对不规则Kong进行图像修补”第一个tensorflow主实例，使用tensorflow完全实现，而无需修改源代码。 原始论文： YouTube上的演示： 部分卷积 使用curr_bin_mask表示当前二进制文件的掩码； conved_mask表示二进制掩码的卷积结果，对应于文本中的sum（M）； new_bin_mask表示卷积后的新二进制掩码，更新规则为： ((conved_mask==0)==0) 因此，局部卷积的计算如下： Pconv(x) = (Conv(x*curr_bin_mask)*conved_mask+b)*new_bin_mask 如文本中所述，使用新掩码的操作是为了确保无效输入为零。 网络结构 用局部卷积代替卷积 面膜生成 与原始版本不同，我使用opencv生成了一个掩码，并将无效零件输入设置为零。

填充算法matlab代码图像修复 该项目是 A.Criminisi 等人的“基于示例的图像修复的区域填充和对象移除”的实现。 2004 年。 所有代码都是用 MATLAB 编写的。 还有一个 pdf 文件，我用来展示这个项目，其中总结了该算法的工作原理。 文件夹图像包含一些图像，以及它们的相关蒙版和修复图像。 结果

AOT-GAN用于高分辨率图像修复 | AOT-GAN：用于高分辨率图像修复的聚合上下文转换，，，。 引文 如果我们的论文和代码中的任何部分对您的工作有所帮助，请慷慨地引用我们并加注星标 :face_blowing_a_kiss: :face_blowing_a_kiss: :face_blowing_a_kiss: ！ @inproceedings{yan2021agg, author = {Zeng, Yanhong and Fu, Jianlong and Chao, Hongyang and Guo, Baining}, title = {Aggregated Contextual Transformations for High-Resolution Image Inpainting}, booktitle = {Arxiv}, pages={-}, year = {2020} } 介绍 尽管取得了一些令人鼓舞的结果，但是对于现有的图像修复方法来填充高分辨率图像（例如5

2018-2020年CVPR等顶会 image inpainting方向论文汇总

matlab for循环代码 图像去遮挡 本项目用FMM算法和criminisi算法实现图像修复 可执行程序 可程序程序带有UI用户界面，在Windows系统下打开“可执行程序\mygui\for_testing\mygui.exe”来使用。 在下拉框中选择要处理的图片，点击“获取mask”自动获得栏杆的位置，再点击“修复图像”得到修复结果。 code mygui.m: UI用户界面的代码 main1.m: 获取图片一的mask并修复，主逻辑代码。 main2.m: 获取图片二的mask并修复，主逻辑代码。 get_mask get_mask_1.m: 检测图片一中栏杆的位置。 get_mask_2.m: 检测图片二中栏杆的位置，返回两个mask，thick_mask是宽栏杆的mask，thin_mask是扁栏杆的mask。 get_hough_lines.m: hough变换提取图片中的直线，部分摘抄自： lines_integrate.m: 对hough变换检测到的直线做进一步处理，将lines中重复的直线去掉，并化成角度距离型 maskFromlines.m: 利用直线位置得到m

通过协同调制的对抗网络进行大规模图像完成，ICLR 2021（聚焦） | [NEW！]是时候玩我们的！ 条件生成对抗网络的许多任务特定变体已经开发出来用于图像完成。 然而，仍然存在严重的局限性，即在处理大规模缺失区域时，所有现有算法都倾向于失败。 为了克服这一挑战，我们提出了一种通用的新方法，该方法通过对有条件和随机样式表示形式进行共调制来弥合图像条件和最近调制的无条件生成体系结构之间的差距。 此外，由于缺乏用于图像完成的良好定量指标，我们提出了新的配对/未配对初始判别分数（P-IDS / U-IDS） ，该指标可通过线性可分离性来可靠地测量修复图像与真实图像之间的感知保真度在特征空间中。 实验证明，在质量和多样性方面都优于最新形式的自由形式图像完成功能，并且易于将图像概括为图像到图像的翻译。 通过协同调制的对抗网络进行大规模图像完成，，盛怡伦，董悦，肖亮，张兆祥，徐彦清华大学与微软