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app.py

@@ -12,7 +12,23 @@ def edge_detection(image, threshold1, threshold2):
     edges = cv2.Canny(image, threshold1, threshold2)
     return edges
 
+# 影像修復函數
 def image_inpainting(image, mask):
+    """
+    使用 OpenCV 的 inpaint 方法進行影像修復。
+    :param image: numpy array, 原始影像
+    :param mask: numpy array, 修復遮罩
+    :return: numpy array, 修復後影像
+    """
+    # 確保影像和遮罩有相同的尺寸
+    if image.shape[:2] != mask.shape[:2]:
+        raise ValueError("影像和遮罩的尺寸不一致！")
+    
+    # 將遮罩轉換為單通道（灰度）
+    if len(mask.shape) == 3:
+        mask = cv2.cvtColor(mask, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
+    
+    # 修復影像
     inpainted = cv2.inpaint(image, mask, inpaintRadius=3, flags=cv2.INPAINT_TELEA)
     return inpainted
 
@@ -48,11 +64,18 @@ def app_interface():
 
             # 影像修復
             with gr.Tab("影像修復"):
-                inpaint_input = gr.Image(label="上傳影像", type="numpy")
-                mask_input = gr.Image(label="上傳遮罩 (黑色為修復區域)", type="numpy")
+                # 輸入影像與遮罩
+                inpaint_input = gr.Image(label="上傳影像", type="numpy", tool="editor")
+                mask_input = gr.Image(label="上傳遮罩 (白色為修復區域)", type="numpy", tool="sketch")
+                
+                # 輸出修復後影像
                 inpaint_output = gr.Image(label="修復後影像")
+                
+                # 按鈕操作
                 inpaint_button = gr.Button("執行修復")
-                inpaint_button.click(image_inpainting, inputs=[inpaint_input, mask_input], outputs=[inpaint_output])
+                
+                # 綁定影像修復函數到按鈕
+                inpaint_button.click(image_inpainting, inputs=[inpaint_input, mask_input], outputs=inpaint_output)
 
             # 模板匹配
             with gr.Tab("模板匹配"):