目錄
- 一、 泛洪算法——floodFill函數原型
- 二、簡單應用
- 三、應用，結合minareaRect
一、 泛洪算法——floodFill函數原型
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，使用掩碼可以規定是在哪個區域使用該算法，如果是對于完整圖像都要使用，則掩碼層大小為原圖行數+2，列數+2.是一個二維的0矩陣，邊緣一圈會在使用算法是置為1。而只有對于掩碼層上對應為0的位置才能泛洪，所以掩碼層初始化為0矩陣。【dtype:np.uint8】
- seed：為泛洪算法的種子點，也是根據該點的像素判斷決定和其相近顏色的像素點，是否被泛洪處理。
【類似于
】
- newvalue：是對于泛洪區域新賦的值（B,G,R）
- (loDiff1,loDiff2,loDiff3)：是相對于seed種子點像素可以往下的像素值，即seed(B0,G0,R0)，泛洪區域下界為（B0-loDiff1,G0-loDiff2,R0-loDiff3）
- (upDiff1,upDiff2,upDiff3)：是相對于seed種子點像素可以往上的像素值，即seed(B0,G0,R0)，泛洪區域上界為（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點為中心，接著判斷周圍的幾個像素點，再將泛洪區域像素點周圍的幾個像素點進行考慮。 一般為4，8；默認為4
- 中間八位 與掩碼層賦值密切相關，一般使用（2558）使中間8位全位1，則值為255，也就是掩碼層對應原圖的泛洪區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宏參數指定
- cv2.FLOODFILL_FIXED_RANGE：改變圖像，填充newvalue
- cv2.FLOODFILL_MASK_ONLY：不改變原圖像，也就是newvalue參數失去作用，而是改變對應區域的掩碼，設為中間八位的值
二、簡單應用
#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：當從0行0列開始泛洪填充掃描時，mask多出來的2可以保證掃描的邊界上的像素都會被處理
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、應用，結合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)) #點應該輸入點坐標（列，行）
points = np.asarray(points)
new_rect = cv2.minAreaRect(points)
到此這篇關于Opencv中cv2.floodFill算法的使用的文章就介紹到這了,更多相關Opencv cv2.floodFill內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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