Github 项目推荐 | 用 PyTorch 实现全局/局部一致图像补全

本库用 PyTorch 实现了全局/局部一致图像补全（Globally and Locally Consistent Image Completion ）。

论文链接：

http://hi.cs.waseda.ac.jp/~iizuka/projects/completion/en/

Github：

https://github.com/akmtn/pytorch-siggraph2017-inpainting

结果：

gif: input -> masked -> output -> blackout

• result1

• result2

• result3
  

  Requirements

• Python 3

• PyTorch

• NumPy

• OpenCV

• pyamg（可选，但需要进行后期处理）

• scipy（可选，但需要进行后期处理）

这段代码不用 GPU 可以运行

下载预训练模型：

wget --continue -O completionnet_places2.t7 http://hi.cs.waseda.ac.jp/~iizuka/data/completionnet_places2.t7

  用法

基础用法

python inpaint.py --input <input_image> --mask <mask_image>

下面的 mask 是一张黑白图片，白色完全是 reagion，并且 mask 的大小应该和输入的图像一样。如果 mask 没有指定，则会随机生成 mask。

其他选项：

• --gpu：用 GPU 计算，可能不会变快。 默认为 False。

• --postproc：可以进行后期处理（泊松融合）。 默认为 False，这个泊松融合脚本是从这个（https://github.com/parosky/poissonblending）库分出的。

例子：

python inpaint.py --input example.png --mask example_mask.png

请 star 该库，多谢！

从Python入门-如何成为AI工程师

BAT资深算法工程师独家研发课程

最贴近生活与工作的好玩实操项目

班级管理助学搭配专业的助教答疑

学以致用拿offer，学完即推荐就业

新人福利

关注 AI 研习社（okweiwu），回复  1  领取

【超过 1000G 神经网络 / AI / 大数据资料】

DeepMind 新研究：使用强化对抗学习合成图像程序

▼▼▼