Este proyecto permite realizar inpainting (relleno inteligente) sobre imágenes cargadas localmente mediante una interfaz web simple y amigable creada con Streamlit. Usando un canvas para pintar las zonas a corregir, se genera una máscara automática que se utiliza para restaurar esas áreas con OpenCV.
- Retoque rápido de imágenes: Corrige imperfecciones o elimina objetos no deseados pintando directamente sobre la imagen.
- Prototipado visual: Ideal para diseñadores y artistas que quieran experimentar con restauraciones visuales sin herramientas complejas.
- Educativo: Perfecto para aprender conceptos de visión por computadora e interacción hombre-máquina.
- Aplicación práctica: Base para crear herramientas personalizadas de edición de imágenes con interfaces interactivas.
- Seleccioná una imagen desde tu carpeta local.
- Usá el pincel para marcar sobre la imagen las zonas que querés borrar o corregir.
- Generá la máscara automáticamente y aplicá el inpainting.
- Descargá la imagen original, la máscara y el resultado final en un archivo ZIP.
A continuación se muestra un ejemplo de flujo completo:
🎨 📍 Zonas pintadas → 🖌️ Máscara generada → 📍 Imagen original → ✅ Imagen final restaurada
🔎 Observá cómo el usuario selecciona áreas a corregir y el sistema realiza el inpainting de forma automática en segundos.
- Python
- Streamlit
- OpenCV
- Pillow (PIL)
- streamlit-drawable-canvas
- Cloná el repositorio:
git clone https://github.com/c-e-leiva/App_Inpainting.git
cd App_Inpainting
- Instalá las dependencias necesarias:
pip install -r requirements.txt
- Ejecutá la app:
streamlit run app.py
💡 Asegurate de tener Python 3.10 o superior y acceso a una terminal con Streamlit instalado.
inpainting-app/
├── app.py # Script principal de la app en Streamlit
├── images/
│ └── dado4.PNG # Imagen de ejemplo para documentación
├── requirements.txt # Dependencias necesarias
└── README.md # Este archivo
Carlos Ezequiel Leiva
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