文件名称：第五节 图像处理之ROI与泛洪填充
文件大小：21KB
文件格式：DOCX
更新时间：2022-12-24 02:24:25
opencv
import cv2 as cv import numpy as np def fill_color_demo(image): copyImage = image.copy() h,w = image.shape[:2] mask = np.zeros([h+2,w+2],np.uint8) cv.floodFill(copyImage,mask,(30,30),(0,255,255),(100,100,100),(50,50,50),cv.FLOODFILL_FIXED_RANGE) cv.imshow("fill_color",copyImage) def fill_binary_demo(): image = np.zeros([400,400,3],np.uint8) image[100:300,100:300,:] =255 cv.imshow("fill_binary",image) mask = np.ones([402,402,1],np.uint8) mask[101:301,101:301] =0 cv.floodFill(image,mask,(200,200),(0,0,255),cv.FLOODFILL_MASK_ONLY) cv.imshow("filled_binary",image) src = cv.imread("E:/opencv/picture/me.jpg") cv.imshow("initial_window",src) face = src[50:350,100:300] gray = cv.cvtColor(face,cv.COLOR_BGR2GRAY) back_face = cv.cvtColor(gray,cv.COLOR_GRAY2BGR) src[50:350,100:300] = back_face cv.imshow("face_window",src) fill_color_demo(src) fill_binary_demo() cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() 知识点： 1. 选取ROI感兴趣区域 src[ : , : ] = 像素矩阵 然后显示src图像就会出现ROI区域的像素值是像素矩阵的值。 容易混淆的。 h,w= src.shape[:2] ，获取图片的高度(x)，获取图片的宽度(y) 2. 彩色图像的泛洪填充 def fill_color_demo(image): copyImage = image.copy() #复制图像 h,w = image.shape[:2] #读取图像的高，宽 mask = np.zeros([h+2,w+2],np.uint8) #新建一个mask矩阵，+2是官方要求必须是8位字节的 cv.floodFill(copyImage,mask,(30,30),(0,255,255)(100,100,100),(50,50,50),cv.FLOODFILL_FIXED_RANGE) cv.imshow("fill_color",copyImage) 关于floodFill(InputOutputArray image, Point seedPoint, Scalar newVal, Rect* rect=0, Scalar loDiff=Scalar(), Scalar upDiff=Scalar(), int flags=4 ) 通俗解释：floodFill( 1.操作的图像, 2.掩模mask, 3.漫水填充算法的起始位置，4.填充的颜色, 5.填充颜色的低值， 6.填充颜色的高值 ,7.填充的方法) 关于参数5：读取起始位置的像素值，并由起始位置的像素值-参数五的值即可得到漫水目标区域的下限值 关于参数6：读取起始位置的像素值，并由起始位置的像素值+参数六的值即可得到漫水目标区域的上限值 FLOODFILL_FIXED_RANGE -（既可以用于彩色也可用于灰度图像） 如果设置为这个标识符的话，就会考虑当前像素与种子像素之间的差，否则就考虑当前像素与其相邻像素的差。也就是说，这个范围是浮动的。 FLOODFILL_MASK_ONLY - （只用于灰度图像）如果设置为这个标识符的话，函数不会去填充改变原始图像 (也就是忽略第三个参数newVal), 而是去填充掩模图像（mask） 注意：mask表示操作掩膜，单通道，8位，长宽都比输入图像大2个像素点的图像。漫水填充不会填充掩膜mask的非零像素区域。（这个大小只能是size.height+2，size.width+2）! 如果是对灰度图像进行漫水操作，填充的颜色值new_value就会被忽略掉（但是也需要设置编写否则语法过不了关），flag部分写cv.FLOODFILL_MASK_ONLY。 3. 灰度图像的泛洪填充 4. image = np.zeros([400,400,3],np.uint8) image[100:300,100:300,:] =255 #建立一个图像矩阵，并将[100:300,100:300]像素值设置为255，即那一块是白色 cv.imshow("fill_binary",image) mask = np.ones([402,402,1],np.uint8) #建立mask矩阵，官方要求+2，必须是8位字节的 mask[101:301,101:301] =0#设置mask[101:301,101:301]位置的像素值为0 cv.floodFill(image,mask,(200,200),(0,0,255),cv.FLOODFILL_MASK_ONLY) #cv.FLOODFILL_MASK_ONLY:mask的指定的位置为零时才填充，不为零不填充。 #如果设置为cv.FLOODFILL_MASK_ONLY的话，函数不会去填充改变原始图像 (也就是忽略第三个漫水填充算法的起始位置), 而是去填充掩模图像mask cv.imshow("filled_binary",image) 知识盲区解答： 对ROI进行直接赋值像素值怎么做？ 答：image[100:400,100:200] = np.zeros([300,100,3],np.uint8)