У меня есть несколько изображений с пропущенными сегментами на одной стороне, которые приблизительно совпадают, но не совпадают с противоположной стороной.
И я хочу заполнить этот дефект данными / пикселями из другой половины изображения, чтобы закрыть дефект. Края дефекта и края точек закрытия дефекта должны совпадать, а контур «воссозданной» части должен точно соответствовать другой стороне.
Я хочу иметь возможность сделать это на нескольких изображениях. Короче говоря, я хочу выпуклый корпус, закрывающий дефект, который близко приближается к контуру с другой стороны.
Я подумал о том, чтобы отразить изображение, зарегистрировать его поверх оригинала и выполнить некоторую подгонку и вычесть новое наложение из оригинала, чтобы получить хорошее соответствие.
Я хочу новую область, такую как красный контур (но я хочу, чтобы она была заполнена, как синие области - с подгонкой от края к краю) [Это пример изображения того, чего я хочу достичь. - Синий контур существует (может и не быть) быть одноцветным, но может иметь пороговое значение. И красный цвет - это то, чего я хочу достичь.]
Изображение - синий - это существующий контур, и я хочу заполнить дефект или неоднородность контура (красный - это то, чего я хочу достичь)
https://i.stack.imgur.com/sec5M.jpg
У меня были идеи
1) Найти центральную ось и заполнить точки на равном расстоянии от центра до края дефекта.
2) Отразить изображение - наложить и найти разницу - и шумоподавления.
3) Полуавтоматический метод - зафиксируйте или наведите указатель на 4 точки (2 верхних края дефекта и 2 нижних края дефекта) и создайте изогнутую выпуклую оболочку, приближающуюся или следующую в виде зеркального отображения.
Все изображения / объекты не похожи и не симметричны относительно центральной оси, но очень близко аппроксимируют (аналогично лицу / листу и т. Д., Где оно почти симметрично).
Мне тоже понадобится помощь с кодированием. Я новичок, и мне могут понадобиться не только указатели.
Я надеюсь добиться этого, используя предпочтительно opencv-python.