快捷導(dǎo)航

Opencv中cv2.floodFill算法的使用

更新時(shí)間：2021年06月18日 15:37:37 作者：嘖嘖嘖biubiu

本文結(jié)合實(shí)例，詳細(xì)的介紹了泛洪填充算法的具體使用，具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

一、泛洪算法——floodFill函數(shù)原型

cv2.floodFill(img,mask,seed,newvalue(BGR),(loDiff1,loDiff2,loDiff3),(upDiff1,upDiff2,upDiff3),flag)

img：為待使用泛洪算法的圖像
mask：為掩碼層，使用掩碼可以規(guī)定是在哪個(gè)區(qū)域使用該算法，如果是對(duì)于完整圖像都要使用，則掩碼層大小為原圖行數(shù)+2，列數(shù)+2.是一個(gè)二維的0矩陣，邊緣一圈會(huì)在使用算法是置為1。而只有對(duì)于掩碼層上對(duì)應(yīng)為0的位置才能泛洪，所以掩碼層初始化為0矩陣?！?strong>dtype:np.uint8】
seed：為泛洪算法的種子點(diǎn)，也是根據(jù)該點(diǎn)的像素判斷決定和其相近顏色的像素點(diǎn)，是否被泛洪處理。
【類似于】

newvalue：是對(duì)于泛洪區(qū)域新賦的值（B,G,R）
(loDiff1,loDiff2,loDiff3)：是相對(duì)于seed種子點(diǎn)像素可以往下的像素值，即seed(B0,G0,R0)，泛洪區(qū)域下界為（B0-loDiff1,G0-loDiff2,R0-loDiff3）
(upDiff1,upDiff2,upDiff3)：是相對(duì)于seed種子點(diǎn)像素可以往上的像素值，即seed(B0,G0,R0)，泛洪區(qū)域上界為（B0+upDiff1,G0+upDiff2,R0+upDiff3）
flag：為泛洪算法的處理模式。

低八位 控制算法的連通性，是以seed點(diǎn)為中心，接著判斷周圍的幾個(gè)像素點(diǎn)，再將泛洪區(qū)域像素點(diǎn)周圍的幾個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行考慮。一般為4，8；默認(rèn)為4
中間八位 與掩碼層賦值密切相關(guān)，一般使用（255<<8）使中間8位全位1，則值為255，也就是掩碼層對(duì)應(yīng)原圖的泛洪區(qū)域的部分被由原來的初值0賦值成255，如果中間8位為0，則賦值為1.
高八位 由opencv宏參數(shù)指定
- cv2.FLOODFILL_FIXED_RANGE：改變圖像，填充newvalue
- cv2.FLOODFILL_MASK_ONLY：不改變?cè)瓐D像，也就是newvalue參數(shù)失去作用，而是改變對(duì)應(yīng)區(qū)域的掩碼，設(shè)為中間八位的值

二、簡(jiǎn)單應(yīng)用

#泛洪填充(彩色圖像填充)
import cv2
import numpy as np
def fill_color_demo(image):
    copyImg = image.copy()
    h, w = image.shape[:2]
    mask = np.zeros([h+2, w+2],np.uint8)   #mask必須行和列都加2，且必須為uint8單通道陣列
    #為什么要加2可以這么理解：當(dāng)從0行0列開始泛洪填充掃描時(shí)，mask多出來的2可以保證掃描的邊界上的像素都會(huì)被處理
    cv.floodFill(copyImg, mask, (220, 250), (0, 255, 255), (100, 100, 100), (50, 50 ,50), cv.FLOODFILL_FIXED_RANGE)
    cv.imshow("fill_color_demo", copyImg)
 
src = cv.imread('E:/imageload/baboon.jpg')
cv.namedWindow('input_image', cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow('input_image', src)
fill_color_demo(src)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

三、應(yīng)用，結(jié)合minareaRect

cv2.floodFill(initial_car,mask,(seed_x,seed_y),(255,0,0),(loDiff,loDiff,loDiff),(upDiff,upDiff,upDiff),flag)
 
points = []
row,column = mask.shape
 
for i in range(row):
    for j in range(column):
        if mask[i][j]==255:
           points.append((j,i))   #點(diǎn)應(yīng)該輸入點(diǎn)坐標(biāo)（列，行）
points = np.asarray(points)
new_rect = cv2.minAreaRect(points)

到此這篇關(guān)于Opencv中cv2.floodFill算法的使用的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Opencv cv2.floodFill內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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