深流引导的视频修复 | | | 安装与要求 该代码已在pytorch = 0.4.0和python3.6上进行了测试。 请参阅requirements.txt以获取详细信息。 或者，您可以使用提供的运行它。 安装python软件包 pip install -r requirements.txt 安装flownet2模块 bash install_scripts.sh 配件 此仓库中包含三个组件： 视频修复工具：DFVI 提取流程：FlowNet2（由修改） 图像修复（从重新实现） 用法 要使用我们的视频修复工具删除对象，建议将帧放置在xxx/video_name/frames ，并将每个帧的遮罩放置在xxx/video_name/masks 。 并且请从下载演示和模型权重的资源。 包含帧和蒙版的示例演示已放入演示中，运行以下命令将获得结果： python tools/v

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

学习将结构知识整合到图像修复中 AAAI 2020论文“学习结合用于图像修补的结构知识”的简介和源代码。 您可以在或获取论文。 引文 @inproceedings{jie2020inpainting, title={Learning to Incorporate Structure Knowledge for Image Inpainting}, author={Jie Yang, Zhiquan Qi, Yong Shi}, booktitle={Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence}, volume={34}, number={7}, pages={12605-12612}, year={2020} } 介绍 该项目开发了一个多任务学习框架，该框架试图结合图像结构知识来辅助

快速数字图像修复 使用C ++和OpenCV“快速数字图像修复”的实现。 要求 OpenCV 2.X或更高版本 示例结果 从左到右，具有500次迭代的输入，掩码和输出（结果）。 输入：3通道彩色图像 遮罩：3通道黑白图像 输出：3通道彩色图像 笔记 未实现边缘感知的修补。 参考 MM Oliveira，B.Bowen，R.McKenna，Y.-S。 Chang：快速数字图像修复，Proc。 的。 Conf。 可视化，成像和图像处理（VIIP），第261-266页，2001年。

填充算法matlab代码inpainting_criminisi2004 此存储库不再维护。 A. Criminisi 对修复算法的 MATLAB 实现 (2004) 此源代码高度引用如下： 参考 克里米尼西、安东尼奥、帕特里克·佩雷斯和富山健太郎。 “通过基于示例的图像修复进行区域填充和对象移除。” 图像处理，IEEE Transactions on 13.9 (2004): 1200-1212。

警告！ 本项目中使用的体系结构不能很好地概括。 您可能要检查 。 这种修补技术可能会给您带来更好的效果。 完全卷积水印去除攻击 深度学习架构可从图像中删除透明的叠加层。 顶部：左侧为水印，中间为重建，右侧为算法预测的遮罩（从未使用文本或此图像训练过神经网络） 下： Pascal数据集图像重建。 当水印区域饱和时，重建趋向于产生灰色。 设计选择 在火车上，我生成了一个面具。 它是带有随机生成的参数（高度，宽度，不透明度，黑白，旋转）的矩形。 将遮罩应用于图片，并训练网络以查找添加的内容。 损失为abs（预测，image_perturbations）** 1/2。 它不是整个图片。 遮罩周围的

基于TV模型的图像修复算法（MATLAB实现）

深度融合网络以完成图像 介绍 深度图像完成通常无法和谐地将还原的图像融合到现有内容中，尤其是在边界区域中。 而且它常常无法完成复杂的结构。 我们首先介绍Fusion Block，用于生成灵活的alpha成分图，以组合已知区域和未知区域。 它为结构和纹理信息搭建了桥梁，因此已知区域中的信息可以自然地传播到完成区域。 使用这项技术，完井结果将在完井区域边界附近平滑过渡。 此外，融合块的体系结构使我们能够应用多尺度约束。 多尺度约束在结构一致性上大大提高了DFNet的性能。 此外，易于将这种融合块和多尺度约束应用于其他现有的深度图像完成模型。 具有特征图和输入图像的融合块供稿将以与给定特征图相同的分辨率为您提供完成结果。 更多细节可以在我们的找到 融合块的插图： 相应图像的示例： 如果您发现此代码对您的研究有用，请引用： @inproceedings{Hong:2019:DFN:3

Image_inpainting Based on bezier curve fitting to fill the structure information + criminisi image inpainting algorithm. 使用教程参考： /程序/bezier曲线拟合+criminisi填补最终版/使用教程.mp4

随着深度学习的快速发展，计算机视觉已成为人工智能领域非常热门的研究方向，而其中Inpainting领域备受关注。Inpainting分为图像修复（Image Inpainting）和视频修复（Video Inpainting）。此资源为世界顶级会议期刊CVPR近五年的Inpainting领域论文合集，希望有所帮助~