Python 保持对象的所有细节以最平滑和最有效的方式删除形状

我有一些图片，我也有他们的面具（图片中的绿色）。我在对象周围生成一个边界框（图中的点线），并仅拍摄图像的这一部分

现在我想用像素替换灰色部分，以最自然的方式扩展汽车颜色。例如，使用与最近的汽车像素相同的颜色。在最后，我想有一个图像与所有的汽车细节，但没有任何形状了

我尝试简单地反转遮罩，使遮罩代表汽车周围的灰色像素，然后使用opencv的“inpaint”（修复）功能以适当的颜色绘制此新遮罩：

result = cv2.inpaint(car_image,new_mask,50,cv2.INPAINT_NS)

它的工作不好，因为我们仍然清楚地看到汽车周围的边界

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如有任何提示，将不胜感激。我正在使用python，它需要非常高效，因为我有大量的图像。

这是一个很好的工作解决方案，它的功能是给定一个在掩码外为零值的图像，它输出一个类似的图像，其中选择的不是零值，而是最合适的颜色，以便我们保留对象的所有细节，但删除形状：

#replace black pixel by smoothing with adequate color to keep all info, removing shape 
def remove_shape_keep_all_info(img):
    #create mask (s.t. Non-zero pixels indicate the area that needs to be inpainted)
    mask_ = np.array([[1 if j==0 else 0 for j in i] for i in cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)]).astype('uint8')
    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (7,7))
    mask_ = cv2.dilate(mask_, kernel, iterations=4)
    result = cv2.inpaint(img,mask_,5,cv2.INPAINT_TELEA) #,cv2.INPAINT_TELEA, INPAINT_NS
    return (result)

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有人对这个问题投了反对票，请解释一下原因。可能有一些简单但低效的方法。你能不能把像素颜色从遮罩下面延伸到边缘？你试过什么了吗？谢谢你的回复。我正在尝试使用修复方法，也可以认为非有效的方法是计算每个像素之间的距离矩阵，并使用它来找到最近的非黑色像素。最终的结果，你想要的是不清楚。“不再有任何形状”？是的，我们不应该再看到护理的形状，而是保留所有其他信息。例如，可以通过扩展边界像素来实现这一点，但我不确定如何实现这一点