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

补丁匹配 适用于MATLAB的PatchMatch算法。 我主要参考了[1]。 （不是“通用”版本。） 仅用于灰度图像！ 彩色图像的修改是未来的工作＃3。 不包括.mex文件（C ++代码）。 这仅适用于MATLAB。 尽管.mex或C ++要快得多，但MATLAB和PatchMatch算法很难并行化，但我们无意在.mex或C ++中实现。 参考 [1] Barnes，Connelly等人。 “ PatchMatch：一种用于结构图像编辑的随机对应算法。” ACM Transactions on Graphics-TOG 28.3（2009）：24。 [2] Barnes，Connelly等人。 “广义补丁匹配对应算法。” 《计算机视觉– ECCV 2010》。施普林格柏林，海德堡，2010年。29-43。

ACMP [新闻] 代码发布了！！！ [新闻] 代码已发布！！！ 关于 此存储库包含论文《代码。 如果您发现此项目对您的研究有用，请引用： @article{Xu2020ACMP, title={Planar Prior Assisted PatchMatch Multi-View Stereo}, author={Xu, Qingshan and Tao, Wenbing}, journal={AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI)}, year={2020} } @article{Xu2019ACMM, title={Multi-Scale Geometric Consistency Guided Multi-View Stereo}, author={Xu, Qingshan and

PatchMatch: A Randomized Correspondence Algorithm for Structural Image Editing 原文

PatchMatch Stereo - Stereo Matching with Slanted Support Windows 原文

patchmatch作者编写的源程序，但是缺少项目文件

损失函数matlab代码我们的 CVPR 2016 论文的预训练模型：“通过最小化全局损失函数学习具有深度连体和三重卷积网络的局部图像描述符” 如果您使用此代码进行研究，请引用我们的论文： @InProceedings{G_2016_CVPR, author = {Kumar B G, Vijay and Carneiro, Gustavo and Reid, Ian}, title = {Learning Local Image Descriptors With Deep Siamese and Triplet Convolutional Networks by Minimising Global Loss Functions}, booktitle = {The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)}, month = {June}, year = {2016} } 要求：软件 MATLAB MatConvNet-13 ()

Patch_Match_python python实现的补丁匹配算法 介绍 该代码主要实现补丁匹配算法，有关详细信息，请参见论文： 有两个patchmatch代码：PatchMatch.py​​和PatchMatch_Bidirectional.py。 最后一个用于代码 DeepImageAnalogy示例 输入 ： 输出 :: 输出 ： 输入 ： :: ： 结果 图像 参考 迭代0 迭代1/6 迭代2/6 迭代3/6 迭代4/6 迭代5/6 迭代1 图像 参考 迭代1 迭代2 迭代5

本文讲解了patchmatch算法和图像补全算法， 并附以结果展示， 希望能对大家有所帮助

补丁匹配 适用于python的PatchMatch算法。 目前支持CPU和GPU（使用pycuda）。 参见Scratch.ipynb的演示和用法