发布时间:2023-08-06 11:30
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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。
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:
注意事项:
# 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)
版权声明:
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Crated:2022-3-6
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【youcans 的 OpenCV 例程200篇】122. 形态算法之边界提取
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】123. 形态算法之孔洞填充
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