opencv进阶学习笔记4：ROI和泛洪扩充

基础版传送门链接：
python3+opencv学习笔记汇总目录（适合基础入门学习）
进阶版笔记目录：
python+opencv进阶版学习笔记目录（适合有一定基础）

ROI

基础版ROI讲解
：opencv学习笔记5：感兴趣区域ROI
ROI 感兴趣区域
从被处理的图像以方框，圆，不规则多边形等勾勒出我们感兴趣的区域。
可以通过各种算子（Operator）和函数来求得感兴趣的区域。

import cv2 as cv
import numpy as npprint("--------- Hello Python ---------")
src = cv.imread("1.jpg")
cv.namedWindow("input image", cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow("input image", src)
face = src[200:350, 120:360]#脸部区域
gray = cv.cvtColor(face, cv.COLOR_BGR2GRAY)#转灰色
backface = cv.cvtColor(gray, cv.COLOR_GRAY2BGR)#
src[200:350, 120:360] = backface
cv.imshow("new image", src)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

泛洪扩充

泛洪算法图形处理中的一个填充算法，假设一个场景，windows的画图软件中的油漆桶为一个形状着色，该形状的范围内都将被着色，我们所使用的算法就是从一个像素点出发，以此向周边的像素点扩充着色，直到图形的边界。这个场景我们使用的算法就是flood fill(泛洪算法)。

彩色图像填充

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

img：需要处理的图像
mask：一般设置为长宽比img大2的通道为1的数组，其中需要处理的区域设置为0，不需要处理的区域设置为1
seed：起始像素点
newvalue：需要填充的颜色
loDiff和upDiff：需要处理的与seed颜色相近的像素点，即设seed的像素为(B0,G0,R0)。若待处理的像素的值位于(B0-loDiff,G-LoDiff,B-loDiff)到(B0+upDiff,G0+upDiff,R0+upDiff)之间的话就填充newvalue
flag：cv.FLOODFILL_FIXED_RANGE：指定颜色填充

def fill_color_demo(image):copyImg = image.copy()#复制原图像，不复制原图会修改原图h, w = image.shape[:2]#高，宽mask = np.zeros([h+2, w+2], np.uint8)#必须加2.官方规定。初始为zeros 0cv.floodFill(copyImg, mask, (30, 30), (0, 255, 255), (100, 100, 100), (50, 50, 50), cv.FLOODFILL_FIXED_RANGE)cv.imshow("fill_color_demo", copyImg)print("--------- Hello Python ---------")
src = cv.imread("1.jpg")
cv.namedWindow("input image", cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow("input image", src)
fill_color_demo(src)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

mask = np.zeros([h+2, w+2], np.uint8) 填充的是图像中不为0的点，所以初始为0，从全部区域选择填充。

即提取（30,30)点像素（B0，G0，R0），将像素值在（B0-100,G0-100,R0-100）到(B0+50,R0+50,G0+50）范围的像素点填充为黄色(0,255,255)

二值图像填充

import cv2 as cv
import numpy as npdef fill_binary():#创建一个二值图image = np.zeros([400, 400, 3], np.uint8)#全黑image[100:300, 100:300, : ] = 255#部分区域取白cv.imshow("fill_binary", image)#开始mask = np.ones([402, 402, 1], np.uint8)#二值图像mask是单通道，需要指定1。将mask设为1mask[101:301, 101:301] = 0#选择白色区域，将填充的区域设为0，和mask相反cv.floodFill(image, mask, (200, 200), (100, 2, 255), cv.FLOODFILL_MASK_ONLY)cv.imshow("filled binary", image)fill_binary()cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

mask = np.ones([402, 402, 1], np.uint8)#
mask[101:301, 101:301] = 0#
填充的是图像中不为1的点，所以我们需要将需要填充的区域指定为0
(200, 200) 为初始点，我选择的是中心点。
(100, 2, 255)：颜色
cv.FLOODFILL_MASK_ONLY：指定位置填充

指定位置填充不能应用到彩色图。

电气专业的计算机萌新，写博文不容易。如果你觉得本文对你有用，请点个赞支持下。谢谢。

opencv进阶学习笔记4：ROI和泛洪扩充相关推荐

opencv进阶学习笔记3：像素运算和图像亮度对比度调节
基础版传送门: python3+opencv学习笔记汇总目录(适合基础入门学习) 进阶版目录: python+opencv进阶版学习笔记目录(适合有一定基础) 像素运算要求两张图大小,以及格式(np ...
opencv进阶学习笔记7：直方图，直方图均衡化，直方图比较，直方图反向投影
基础版传送门: python3+opencv学习笔记汇总目录(适合基础入门学习) 进阶版笔记目录链接: python+opencv进阶版学习笔记目录(适合有一定基础) 直方图基础讲解: opencv学 ...
opencv进阶学习笔记6：使用鼠标在图像上绘制矩形框或者多边形框
基础版笔记传送门: python3+opencv学习笔记汇总目录(适合基础入门学习) 进阶版笔记目录: python+opencv进阶版学习笔记目录(适合有一定基础) 感兴趣区域传统绘制: openc ...
opencv进阶学习笔记14：分水岭算法实现图像分割
基础版学习笔记目录: python3+opencv学习笔记汇总目录(适合基础入门学习) 进阶版笔记目录链接: python+opencv进阶版学习笔记目录(适合有一定基础) 分水岭算法原理分水岭算法 ...
opencv进阶学习笔记13：图像形态学操作大全（膨胀，腐蚀，开闭，黑帽，顶帽，梯度）python版
基础版学习笔记: python3+opencv学习笔记汇总目录(适合基础入门学习) 进阶版笔记目录链接: python+opencv进阶版学习笔记目录(适合有一定基础) 基础版形态学: opencv学 ...
opencv进阶学习笔记12：轮廓发现和对象测量
基础版笔记目录: python3+opencv学习笔记汇总目录(适合基础入门学习) 进阶版笔记目录链接: python+opencv进阶版学习笔记目录(适合有一定基础) 轮廓发现 1轮廓发现介绍基础 ...
opencv进阶学习笔记11：cannny边缘检测，直线检测，圆检测
基础版笔记传送门 python3+opencv学习笔记汇总目录(适合基础入门学习) 进阶版笔记目录链接: python+opencv进阶版学习笔记目录(适合有一定基础) cannny边缘检测基础版边 ...
opencv进阶学习笔记10：图像金字塔和图像梯度
基础版笔记传送门: python3+opencv学习笔记汇总目录(适合基础入门学习) 进阶版笔记目录链接: python+opencv进阶版学习笔记目录(适合有一定基础) 图像金字塔变小变大原理 ...
opencv进阶学习笔记8：模板匹配
基础版笔记传送门: python3+opencv学习笔记汇总目录(适合基础入门学习) 进阶版笔记目录链接: python+opencv进阶版学习笔记目录(适合有一定基础) 模板匹配原理模板匹配(Te ...

opencv进阶学习笔记4：ROI和泛洪扩充

ROI

泛洪扩充

opencv进阶学习笔记4：ROI和泛洪扩充相关推荐

最新文章

热门文章