使用Numpy和Scipy填补图像中的空白区域

在本文中，我们将介绍如何使用Numpy和Scipy打补丁淹没的图像。在图像处理中，我们通常会遇到缺失区域或像素，这可能是由于存储介质的损坏或其他因素引起的。这些空白区域在许多应用程序中可能会导致问题，例如图像分析或计算机视觉应用程序。

阅读更多：Numpy 教程

检测空白区域

在淹没过程之前，我们需要检测图像中的缺失区域。我们可以使用numpy的isnan函数来检测nan值，这是表示空白区域的常用技术。

import numpy as np

# create a sample image with missing values
img = np.array([[1, 2, np.nan],
               [4, np.nan, 6],
               [np.nan, 8, 9]])

# detect missing value
mask = np.isnan(img)

在上面的代码中，我们使用numpy的array函数创建了一个简单的3×3图像。我们使用isnan函数检测图像的nan值，返回一个相同大小的布尔数组。因此，在我们的示例中，变量掩码的值将是

[[False False True]
 [False  True False]
 [ True False False]]

掩码数组中的每个元素对应于原始图像中的相应元素。存在NaN值的位置为True，否则为False。

用科学填充图像

现在我们已经确定了缺失像素的位置，我们需要映射它们以进行淹没。使用Python中的scipy.interpolate库，我们可以使用插值功能来填充缺失的像素。具体来说，我们使用griddata函数来填充空白区域。下面是使用scipy和numpy完成填充的完整代码。

import numpy as np
from scipy.interpolate import griddata

# create a sample image with missing values
img = np.array([[1, 2, np.nan],
               [4, np.nan, 6],
               [np.nan, 8, 9]])

#detect missing value
mask = np.isnan(img)

# get non-missing values locations
points = np.argwhere(~mask)

# get pixel values at non-missing locations
values = img[~mask]

# create grid for NaN pixel positions
grid = np.argwhere(mask)

# interpolate values
new_values = griddata(points, values, grid, method='linear')

# update img with filled areas
img[np.isnan(img)] = new_values

在上面的代码中，我们以类似的方式开始，使用numpy创建我们的示例图像和掩码。接下来，我们使用numpy的argwhere函数获取所有不缺失的像素位置。那么，我们从原始图像中提取这些像素的值。

接下来，我们使用argwhere函数获取缺失的像素位置。我们使用griddata函数在不缺失的像素位置处对原始图像进行插值，以获取缺失像素的值。最后，我们更新原始图像以包括补充像素。