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OpenCV-Python教程:57.图像修复
基础
你们可能家里都会有一些老照片已经有黑点啊，划痕啊等。你有想过修复它们么？我们不能简单的在绘图工具里把他们擦除了就完了。因为这样只是把黑色的东西变成白色的而已，实际上没用。在这种情况下，会用到一种技术叫图像修复。基本的思想很简单：用周围的像素替换坏掉的像素，这样看上去就和周围一样了。比如下面这张：
很多算法被设计来干这个，OpenCV提供了两个，可以用同一个函数来访问: cv2.inpaint()
第一个算法是基于论文" An Image Inpainting Technique Based on the Fast Marching Method"。 是基于快速匹配方法的。假设图像里的一个区域要修复。算法从这个区域的边界开始，逐渐地进入区域，把边界内的所有东西填充上。它取要修复的部分周围的一个像素周围的一小片邻居。这个像素被周围已知的像素的标准加权和替换掉。选择权重是很重要的。要修复的点周围像素的权重较高。和正常边界近的，还有在边界轮廓上的像素的权重较高。当像素被修复以后，它会通过快速匹配方法(FMM)移动到最近的像素。FMM保证那些已知像素周围的像素首先被修复，所以这个就像人工启发式的操作一样。这个算法使用标志cv2.INPAINT_TELEA开启。
第二个算法基于论文" Navier-Stokes, Fluid Dynamics, and Image and Video Inpainting ".这个算法基于流体动力学和偏微分方程。基本原则是启发式。它首从已知区域先沿着边缘到未知区域访问（由于边缘应该是连续的）。在匹配边要修复区域边界的梯度向量时持续画等值线（把相同亮度的点用线连起来，类似于轮廓线）。这时候用到流体动力学。之后会填充颜色以减小最小方差。这个算法用标志cv2.INPAINT_NS启用。
编码
我们需要创建和输入图像相同大小的掩图，需要修复的区域对应的像素要非0.剩下的就简单了。我的图像被一些黑色划痕给破坏了(实际上是我自己加的)。我用绘图工具对应的标记出来。
看下面的结果。第一个图片是输入图像，第二个是掩图，第三个是用第一种算法的结果，最后一张是第二种算法的结果。
END
找回我去年5月份到现在的图库照片python，只需找回昨天到今被删除图库照片就可以了
手机照片删除后不要往里面存入新的照片，避免覆盖要恢复的照片。如果有云备份可以直接恢复照片，如果没有备份单靠手机是无法找到被删除的照片。可以使用软件进行恢复，步骤如下：
1.通过数据线将手机连接到电脑，对手机进行Root操作，
2.启动互盾数据恢复软件，用户将可以看到整个软件的基本界面。用户可以选择“U盘手机相机卡恢复”进入到下一步。
3.选择文件丢失的目录。
4.进入数据扫描阶段。
5.扫描完成后预览恢复的照片数据，选择要恢复的照片，勾选好单击下一步。
6.点击浏览选择一个盘存放要恢复的照片，然后单击下一步。（存放的位置要和恢复文件的位置不同，以免被覆盖）
7.等待片刻照片就会恢复完成。
图像修复的criminisi如何用python实现
if rv is not None and rsv is not None:
# extract version/subversion
self._nmap_version_number = int(line[rv.start():rv.end()])
self._nmap_subversion_number = int(line[rsv.start()+1:rsv.end()])
break
}
