数字图像处理（实践篇）十九漫水填充

一漫水填充算法--FloodFill

二涉及的函数

三实践

一漫水填充算法--FloodFill

FloodFill漫水填充算法就是选中与种子点相连接的区域，利用指定颜色进行区域颜色填充。可以通过设置连通方式或像素的范围控制填充的效果。通常是用来标记或者分离图像的一部分，以便做进一步分析和处理。

二涉及的函数

cv2.floodFill()函数原型如下：

cv2.floodFill(image, mask, seedPoint, newVal, loDiff=None, upDiff=None, flags=None)

输入：

①image：【输入/输出】1或者3通道、 8bit或者浮点图像。仅当参数flags的FLOODFILL_MASK_ONLY标志位被设置时image不会被修改，否则的话，image会被修改。

②mask：【输入/输出】操作掩码，必须为单通道、8bit，且比原图image宽、高多2个像素。使用前必须先初始化。只有对于掩码层上对应为0的位置才能泛洪，所以掩码层初始化为0矩阵。

③seedPoint：漫水填充的种子点，起始像素点。根据该点的像素判断决定和其相近颜色的像素点，是否被泛洪处理。

④newVal：被填充的像素点的新像素值（B,G,R）。

⑤loDiff：(loDiff1,loDiff2,loDiff3)，添加进种子点区域条件的下界差值。例如，seed(B0,G0,R0)，泛洪区域下界为（B0-loDiff1,G0-loDiff2,R0-loDiff3）。

⑥upDiff：(upDiff1,upDiff2,upDiff3)，添加进种子点区域条件的上界差值。例如，seed(B0,G0,R0)，泛洪区域上界为（B0+upDiff1,G0+upDiff2,R0+upDiff3）。

⑦flag：为泛洪算法的处理模式。

当为CV_FLOODFILL_FIXED_RANGE时，待处理的像素点与种子点作比较，在范围之内，则填充此像素。改变图像，填充newvalue。

当为CV_FLOODFILL_MASK_ONLY 时，函数不填充原始图像iamge，而是填充掩码图像。不改变原图像，也就是newvalue参数失去作用，而是改变对应区域的掩码。

返回：

①image：【输入/输出】

②mask：【输入/输出】操作掩码。

三实践

实践①：不同的seedPoint

代码

import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
def dealImg(img):b, g, r = cv2.split(img)img_rgb = cv2.merge([r, g, b])return img_rgb
def dealImageResult(img_path):im = cv2.imread(img_path)h, w = im.shape[:2]im1 = im.copy()im2 = im.copy()im3 = im.copy()im4 = im.copy()im5 = im.copy()mask1 = np.zeros([h+2, w+2], np.uint8)mask2 = np.zeros([h+2, w+2], np.uint8)mask3 = np.zeros([h+2, w+2], np.uint8)mask4 = np.zeros([h+2, w+2], np.uint8)mask5 = np.zeros([h+2, w+2], np.uint8)cv2.floodFill(im1,  mask1, (20, 20), (255, 255, 0), (100, 100, 50), (50, 50, 50), cv2.FLOODFILL_FIXED_RANGE)cv2.floodFill(im2,  mask2, (90, 80), (255, 255, 0), (100, 100, 50), (50, 50, 50), cv2.FLOODFILL_FIXED_RANGE)cv2.floodFill(im3,  mask3, (100, 150), (255, 255, 0), (100, 100, 50), (50, 50, 50), cv2.FLOODFILL_FIXED_RANGE)cv2.floodFill(im4,  mask4, (180, 180), (255, 255, 0), (100, 100, 50), (50, 50, 50), cv2.FLOODFILL_FIXED_RANGE)cv2.floodFill(im5,  mask5, (200, 190), (255, 255, 0), (100, 100, 50), (50, 50, 50), cv2.FLOODFILL_FIXED_RANGE)fig = plt.figure(figsize=(10, 10))im = dealImg(im)im1 = dealImg(im1)im2 = dealImg(im2)im3 = dealImg(im3)im4 = dealImg(im4)im5 = dealImg(im5)titles = ["img", "seedPoint=(20, 20)", "seedPoint=(40, 40)", "seedPoint=(60, 70)", "seedPoint=(100, 150)", "seedPoint=(200, 190)"]images = [im, im1, im2, im3, im4, im5]for i in range(6):plt.subplot(2, 3, i + 1), plt.imshow(images[i], "gray")plt.title("{}".format(titles[i]), fontsize=20, ha='center')plt.xticks([]), plt.yticks([])# plt.subplots_adjust(left=None, bottom=None, right=None, top=None, wspace=0.3, hspace=0)# plt.tight_layout()plt.show()fig.savefig('test_results.jpg', bbox_inches='tight')
if __name__ == '__main__':dealImageResult("4.jpeg")pass

效果图

实践②：指定位置的填充

代码

import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
def dealImg(img):b, g, r = cv2.split(img)img_rgb = cv2.merge([r, g, b])return img_rgb
def dealImageResult(img_path):im = cv2.imread(img_path)h, w = im.shape[:2]print(h, w)im1 = im.copy()im2 = im.copy()im3 = im.copy()mask1 = np.ones([h+2, w+2], np.uint8)mask1[0:100, 0:100] = 0mask2 = np.ones([h+2, w+2], np.uint8)mask2[0:200, 0:200] = 0mask3 = np.ones([h+2, w+2], np.uint8)mask3[0:w, 0:h] = 0cv2.floodFill(im1,  mask1, (20, 20), (255, 255, 0), (100, 100, 50), (50, 50, 50), cv2.FLOODFILL_FIXED_RANGE)cv2.floodFill(im2,  mask2, (20, 20), (255, 255, 0), (100, 100, 50), (50, 50, 50), cv2.FLOODFILL_FIXED_RANGE)cv2.floodFill(im3,  mask3, (20, 20), (255, 255, 0), (100, 100, 50), (50, 50, 50), cv2.FLOODFILL_FIXED_RANGE)fig = plt.figure(figsize=(10, 10))im = dealImg(im)im1 = dealImg(im1)im2 = dealImg(im2)im3 = dealImg(im3)titles = ["img", "mask1_result", "mask2_result", "mask3_result"]images = [im, im1, im2, im3]for i in range(4):plt.subplot(2, 2, i + 1), plt.imshow(images[i], "gray")plt.title("{}".format(titles[i]), fontsize=20, ha='center')plt.xticks([]), plt.yticks([])# plt.subplots_adjust(left=None, bottom=None, right=None, top=None, wspace=0.3, hspace=0)# plt.tight_layout()plt.show()fig.savefig('test_results.jpg', bbox_inches='tight')
if __name__ == '__main__':dealImageResult("4.jpeg")pass

效果图

前文回顾

入门篇目录

数字图像处理（入门篇）一图像的数字化与表示

数字图像处理（入门篇）二颜色空间

数字图像处理（入门篇）三灰度化

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数字图像处理（入门篇）五图像数据预处理之颜色空间转换

数字图像处理（入门篇）六图像数据预处理之坐标变化

数字图像处理（入门篇）七图像数据预处理之灰度变化

数字图像处理（入门篇）八图像数据预处理之直方图

数字图像处理（入门篇）九图像数据预处理之滤波

数字图像处理（入门篇）十边缘检测

数字图像处理（入门篇）十一形态学处理

数字图像处理（入门篇）十二自适应阈值分割

数字图像处理（入门篇）十三仿射变换

数字图像处理（入门篇）十四透视变换

实践篇目录

数字图像处理（实践篇）一将图像中的指定目标用bBox框起来吧！

数字图像处理（实践篇）二画出图像中目标的轮廓

数字图像处理（实践篇）三将两张图像按照指定比例融合

数字图像处理（实践篇）四图像拼接－基于SIFT特征点和RANSAC方法

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数字图像处理（实践篇）七利用霍夫变换进行圆环检测

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数字图像处理（实践篇）十六基于分水岭算法的图像分割

数字图像处理（实践篇）十七 Shi-Tomasi 角点检测

数字图像处理（实践篇）十八人脸检测