泛洪填充
彩色图像填充
""" 泛洪填充 """
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('img.jpg')
cv2.namedWindow('Image', cv2.WINDOW_AUTOSIZE)
cv2.imshow('Image', img)
# 使用的截断，获取shape的前两个属性
w, h = img.shape[0:2]
# 注意mask遮罩层为0 类型为一个uint8 比原始图像长宽都多2
mask = np.zeros([w + 2, h + 2], dtype=np.uint8)
""" floodFill 的参数为 （源图像，遮罩层，开始点，最大负差值，最大正差值，标志位） 当标志位设置为 FLOODFILL_FIXED_RANGE 时，表示考虑当前像素与种子像素之差，否则考虑当前像素与相邻像素之差 当标志位设置为 FLOODFILL_MASK_ONLY 时，函数不会去改变原始图像 而是去填充掩码图像mask """
cv2.floodFill(img, mask, (100, 100), (255, 0, 0), (100, 100, 100), (200, 200, 200), flags=cv2.FLOODFILL_FIXED_RANGE)
cv2.imshow('flood Image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
结果展示
关于flag的思考
当标志位设置为 FLOODFILL_FIXED_RANGE 时，表示考虑当前像素与种子像素之差，否则考虑当前像素与相邻像素之差
这里我更换了一张图像 以便更好的说明
- 情况一
# 当函数里面设定flags=cv2.FLOODFILL_FIXED_RANGE
cv2.floodFill(img, mask, (10, 10), (125, 255, 255), (100, 100, 100), (100, 100, 100), flags=cv2.FLOODFILL_FIXED_RANGE)
效果图如下
- 情况二
# 不带flags 参数
cv2.floodFill(img, mask, (10, 10), (125, 255, 255), (100, 100, 100), (100, 100, 100))
效果图
京公网安备 11010502036488号