【学习OpenCV4】漫水填充算法使用总结

本文分享内容来自图书《学习OpenCV 4：基于Python的算法实战》，该书内容如下：

第1章 OpenCV快速入门；
第2章 图像读写模块imgcodecs；
第3章 核心库模块core；
第4章 图像处理模块imgproc（一）；
第5章 图像处理模块imgproc（二）；
第6章 可视化模块highgui；
第7章 视频处理模块videoio；
第8章 视频分析模块video；
第9章 照片处理模块photo；
第10章 2D特征模块features2d；
第11章 相机标定与三维重建模块calib3d；
第12章 传统目标检测模块objdetect；
第13章 机器学习模块ml；
第14章 深度神经网络模块dnn

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漫水填充法是一种用特定的颜色填充联通区域，通过设置可连通像素的上下限以及连通方式来达到不同的填充效果的方法。漫水填充经常被用来标记或分离图像的一部分以便对其进行进一步处理或分析，也可以用来从输入图像获取掩码区域，掩码会加速处理过程，或只处理掩码指定的像素点，操作的结果总是某个连续的区域。

漫水填充算法是一种常用的填充算法，常被用于生成进一步图像分析的标记图像，或者用于生成掩模图像。漫水填充的结果是一个单连通域，算法思想为选取一个填充的种子点，与该点相似的点（即像素值差异在指定范围内）被填充为同一种颜色。

OpenCV中提供了漫水填充算法的函数floodFill，函数定义如下：
retval, image, mask, rect = floodFill(image, mask, seedPoint, newVal, loDiff=None, upDiff=None, flags=None)

参数说明如下：
image，输入图像（返回值）；
mask，掩模（返回值）；
seedPoint，注水点（填充算法的起始点）；
newVal，被填充的新的颜色值；
loDiff，注水点邻域中像素点与注水点像素值差值的下限；
upDiff，注水点邻域中像素点与注水点像素值差值的上限；
flags，操作标志符；
rect，将要重绘区域的最小边界矩形区域（返回值）。
漫水填充算法案例代码如下：

import cv2
import numpy as npsrc = cv2.imread("fruits.jpg")
# 创建mask,尺寸需要比输入图像大2个像素
mask = np.zeros([src.shape[0]+2, src.shape[1]+2], np.uint8)
#执行漫水填充算法，填充颜色为(128,128,128)
cv2.floodFill(src, mask, (160, 240), (128,128,128), (10,10,10), (10,10,10))   #执行填充算法
cv2.imshow("floodFill_Result", src)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

执行漫水填充算法后的分割结果如图5.34所示。

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