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這篇文章主要講解了“Opencv中cv2.floodFill算法的用法”,文中的講解內容簡單清晰,易于學習與理解,下面請大家跟著小編的思路慢慢深入,一起來研究和學習“Opencv中cv2.floodFill算法的用法”吧!
一、 泛洪算法——floodFill函數原型
二、簡單應用
三、應用,結合minareaRect
cv2.floodFill(img,mask,seed,newvalue(BGR),(loDiff1,loDiff2,loDiff3),(upDiff1,upDiff2,upDiff3),flag)
img:為待使用泛洪算法的圖像
mask:為掩碼層,使用掩碼可以規定是在哪個區域使用該算法,如果是對于完整圖像都要使用,則掩碼層大小為原圖行數+2,列數+2.是一個二維的0矩陣,邊緣一圈會在使用算法是置為1。而只有對于掩碼層上對應為0的位置才能泛洪,所以掩碼層初始化為0矩陣。【dtype:np.uint8】
seed:為泛洪算法的種子點,也是根據該點的像素判斷決定和其相近顏色的像素點,是否被泛洪處理。
【類似于】
newvalue:是對于泛洪區域新賦的值(B,G,R)
(loDiff1,loDiff2,loDiff3):是相對于seed種子點像素可以往下的像素值,即seed(B0,G0,R0),泛洪區域下界為(B0-loDiff1,G0-loDiff2,R0-loDiff3)
(upDiff1,upDiff2,upDiff3):是相對于seed種子點像素可以往上的像素值,即seed(B0,G0,R0),泛洪區域上界為(B0+upDiff1,G0+upDiff2,R0+upDiff3)
flag:為泛洪算法的處理模式。
低八位 控制算法的連通性,是以seed點為中心,接著判斷周圍的幾個像素點,再將泛洪區域像素點周圍的幾個像素點進行考慮。 一般為4,8;默認為4
中間八位 與掩碼層賦值密切相關,一般使用(255<<8)使中間8位全位1,則值為255,也就是掩碼層對應原圖的泛洪區域的部分被由原來的初值0賦值成255,如果中間8位為0,則賦值為1.
高八位 由opencv宏參數指定
cv2.FLOODFILL_FIXED_RANGE:改變圖像,填充newvalue
cv2.FLOODFILL_MASK_ONLY:不改變原圖像,也就是newvalue參數失去作用,而是改變對應區域的掩碼,設為中間八位的值
#泛洪填充(彩色圖像填充) import cv2 import numpy as np def fill_color_demo(image): copyImg = image.copy() h, w = image.shape[:2] mask = np.zeros([h+2, w+2],np.uint8) #mask必須行和列都加2,且必須為uint8單通道陣列 #為什么要加2可以這么理解:當從0行0列開始泛洪填充掃描時,mask多出來的2可以保證掃描的邊界上的像素都會被處理 cv.floodFill(copyImg, mask, (220, 250), (0, 255, 255), (100, 100, 100), (50, 50 ,50), cv.FLOODFILL_FIXED_RANGE) cv.imshow("fill_color_demo", copyImg) src = cv.imread('E:/imageload/baboon.jpg') cv.namedWindow('input_image', cv.WINDOW_AUTOSIZE) cv.imshow('input_image', src) fill_color_demo(src) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows()
cv2.floodFill(initial_car,mask,(seed_x,seed_y),(255,0,0),(loDiff,loDiff,loDiff),(upDiff,upDiff,upDiff),flag) points = [] row,column = mask.shape for i in range(row): for j in range(column): if mask[i][j]==255: points.append((j,i)) #點應該輸入點坐標(列,行) points = np.asarray(points) new_rect = cv2.minAreaRect(points)
感謝各位的閱讀,以上就是“Opencv中cv2.floodFill算法的用法”的內容了,經過本文的學習后,相信大家對Opencv中cv2.floodFill算法的用法這一問題有了更深刻的體會,具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云,小編將為大家推送更多相關知識點的文章,歡迎關注!
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