opencv进阶学习笔记4:ROI和泛洪扩充
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ROI
基礎版ROI講解
:opencv學習筆記5:感興趣區域ROI
ROI 感興趣區域
從被處理的圖像以方框,圓,不規則多邊形等勾勒出我們感興趣的區域。
可以通過各種算子(Operator)和函數來求得感興趣的區域。
泛洪擴充
泛洪算法圖形處理中的一個填充算法,假設一個場景,windows的畫圖軟件中的油漆桶為一個形狀著色,該形狀的范圍內都將被著色,我們所使用的算法就是從一個像素點出發,以此向周邊的像素點擴充著色,直到圖形的邊界。這個場景我們使用的算法就是flood fill(泛洪算法)。
彩色圖像填充
cv2.floodFill(img,mask,seed,newvalue(B,G,R),(loDiff1,loDiff2,loDiff3),(upDiff1,upDiff2,upDiff3),flag)
img:需要處理的圖像
mask:一般設置為長寬比img大2的通道為1的數組,其中需要處理的區域設置為0,不需要處理的區域設置為1
seed:起始像素點
newvalue:需要填充的顏色
loDiff和upDiff:需要處理的與seed顏色相近的像素點,即設seed的像素為(B0,G0,R0)。若待處理的像素的值位于(B0-loDiff,G-LoDiff,B-loDiff)到(B0+upDiff,G0+upDiff,R0+upDiff)之間的話就填充newvalue
flag:cv.FLOODFILL_FIXED_RANGE:指定顏色填充
mask = np.zeros([h+2, w+2], np.uint8) 填充的是圖像中不為0的點,所以初始為0,從全部區域選擇填充。
即提取(30,30)點像素(B0,G0,R0),將像素值在(B0-100,G0-100,R0-100)到(B0+50,R0+50,G0+50)范圍的像素點填充為黃色(0,255,255)
二值圖像填充
import cv2 as cv import numpy as npdef fill_binary():#創建一個二值圖image = np.zeros([400, 400, 3], np.uint8)#全黑image[100:300, 100:300, : ] = 255#部分區域取白cv.imshow("fill_binary", image)#開始mask = np.ones([402, 402, 1], np.uint8)#二值圖像mask是單通道,需要指定1。將mask設為1mask[101:301, 101:301] = 0#選擇白色區域,將填充的區域設為0,和mask相反cv.floodFill(image, mask, (200, 200), (100, 2, 255), cv.FLOODFILL_MASK_ONLY)cv.imshow("filled binary", image)fill_binary()cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows()mask = np.ones([402, 402, 1], np.uint8)#
mask[101:301, 101:301] = 0#
填充的是圖像中不為1的點,所以我們需要將需要填充的區域指定為0
(200, 200) 為初始點,我選擇的是中心點。
(100, 2, 255):顏色
cv.FLOODFILL_MASK_ONLY:指定位置填充
指定位置填充不能應用到彩色圖。
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的opencv进阶学习笔记4:ROI和泛洪扩充的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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