youcans 的 OpenCV 例程200篇124. 孔洞填充的泛洪算法

Posted 2022-03-15 小白YouCans

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【youcans 的 OpenCV 例程 200 篇】124. 孔洞填充的泛洪算法

3. 形态学算法

形态学处理的主要应用是提取图像中用来表示和描述形状的元素和成分，例如提取边界、连通分量、凸壳和区域骨架。

3.2 孔洞填充

孔洞是被前景像素连成的边框包围的背景区域。书法作品图像中存在孔洞，在图像分割后也经常会有一些孔洞。

泛洪算法孔洞填充：

OpenCV 中提供了一种孔洞填充方法“泛洪填充法”，也成为“漫水填充法“。其原理是将像素点的灰度值视为高度，整个图像就像一张高低起伏的地形图，向洼地注水将会淹没低洼区域，从而实现孔洞填充。

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。

OpenCV 中的函数 cv.floodFill 可以实现漫水填充方法 。

函数说明：

cv.floodFill(image, mask, seedPoint, newVal[, loDiff[, upDiff[, flags]]]) -> retval, image, mask, rect

参数说明：

• image：输入图像，可以为单通道或多通道，图像深度必须为8bit 或浮点类型。
• dst：输出图像，大小和类型与 src 相同
• mask：掩模图像，必须为单通道、8bit，且比 image 宽 2个像素、高 2个像素
• setPoint：起始像素点
• newVal：重绘像素区域的新的填充值（颜色）
• rect：可选项，返回重绘区域的最小绑定矩形
• loDiff：可选项，当前选定像素与其连通区中相邻像素中的一个像素，或者与加入该连通区的一个 seedPoint像素，二者之间的最大下行差异值。
• upDiff：可选项，当前选定像素与其连通区中相邻像素中的一个像素，或者与加入该连通区的一个 seedPoint像素，二者之间的最大上行差异值。
• flags：标志位，可选项，32bit 整型数据，由3部分组成： 0-7bit 表示邻接性（4邻接、8邻接）；8-15bit 表示 mask 的填充颜色；16-31bit 表示填充模式：
  • cv.FLOODFILL_FIXED_RANGE：如果设置则考虑当前像素和种子像素之间的差异，否则将考虑相邻像素之间的差异
  • cv.FLOODFILL_MASK_ONLY：如果设置则不改变原始图像，并忽略 newVal，只使用上述标志位 8-16 中指定的值填充掩码。本选项仅在具有掩模图像时适用。

注意事项：

• 原始图像 image 仅当 flags 设置为 FLOODFILL_MASK_ONLY 时不会被修改，否则原始图像会被修改。
• 由于掩模比原始图像大，所以图像中的像素 (x,y) 对应于掩模中的像素 (x+1,y+1)。
• Flood-filling 不能跨越掩模图像中的非 0 像素，因此边缘检测的结果可以作为mask来阻止边缘填充。
• 泛洪填充法可以用特定的颜色填充联通区域（newVal），参见例程 10.10。

例程 10.12：泛洪算法实现孔洞填充

    # 10.12 泛洪算法实现孔洞填充 (cv2.floodFill)
    # 图像为二值化图像，255 白色为目标物，0 黑色为背景，要填充白色目标物中的黑色空洞
    imgGray = cv2.imread("../images/imgBloodCell.png", flags=0)  # flags=0 读取为灰度图像
    ret, imgBin = cv2.threshold(imgGray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)  # 二值化处理

    h, w = imgBin.shape[:2]
    mask = np.zeros((h+2, w+2), np.uint8)  # 掩模图像比原始图像宽 2 个像素、高 2 个像素

    imgFloodfill = imgBin.copy()
    cv2.floodFill(imgFloodfill, mask, (0, 0), newVal=225)  # 算法从背景像素原点 (0, 0) 开始
    imgFloodfillInv = cv2.bitwise_not(imgFloodfill)  # 计算补集
    imgHoleFilled = imgBin | imgFloodfillInv  # 计算交集
    imgRebuild = cv2.bitwise_not(imgHoleFilled)  # 计算补集

    plt.figure(figsize=(9, 5))
    plt.subplot(131), plt.axis('off'), plt.title("Origin")
    plt.imshow(imgGray, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)
    plt.subplot(132), plt.title("Flood filled"), plt.axis('off')
    plt.imshow(imgFloodfill, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)
    plt.subplot(133), plt.title("Hole filled image"), plt.axis('off')
    plt.imshow(imgRebuild, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)
    plt.tight_layout()
    plt.show()

（本节完）

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youcans@xupt 原创作品，转载必须标注原文链接：(https://blog.csdn.net/youcans/article/details/123415880)

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