图像修复是一种利用缺损图像中已知部分的信息预测缺损区域的内容，允许使用替代内容取填充目标区域的技术。其最终目的是保证修复后的图像整体结构连贯统一，修复区域边缘处过渡自然，修复内容细节丰富合理，最好能够使观察者无法分辨图像是否经过修复。
Opencv库中集成了两种用于图像修复的方法。

1. INPAINT_NS：基于Navier-Stokes的图像修复
   是一种基于流体力学理论提出的方法。我们需要将解决的问题抽象成在一个鞋子图片上有一个黑色区域，通过填充黑色区域，使得鞋子恢复的最佳。
   
   对于如何填补黑色区域，可以抽象成存在一条曲线，使得由A到B将黑色区域分开，并且保证在曲线的一侧是蓝色，另一侧是白色。这个曲线应该具有如下的约束： 保持边缘特征、在平滑区域保持颜色信息
   2.INPAINT_TELEA：基于快速进行方法的图像修
   使用像素的已知图像邻域上的加权平均值来描述，同时利用邻域像素和梯度恢复填充区域像素的颜色。
   opencv函数：

void cv::inpaint(InputArray src,InputArray inpaintMask,OutputArray dst,double inpaintRadius,int flags 
)	

参考资料：http://www.cjig.cn/html/jig/2020/12/20201204.htm