• 操作系統：ubuntu22.04
• OpenCV版本：OpenCV4.9
• IDE:Visual Studio Code
• 編程語言：C++11

功能描述

? ? ? ? ffloodFill函數是OpenCV庫中用于圖像處理的一個功能，它用于填充與種子點顏色相近的連通區域。這個函數在很多場景下都非常有用，比如圖像分割、對象填充或改變圖像中某個區域的顏色等。

? ? ? ? 連通性的判斷基于鄰近像素的顏色或亮度接近程度。如果像素位于(x,y)處被認為屬于要重新上色的連通域，需滿足以下條件：

• 對于灰度圖像和浮動范圍的情況：
  $$\text{src}(x^{\prime },y^{\prime })?\text{loDiff}\le \text{src}(x,y)\le \text{src}(x^{\prime },y^{\prime })+\text{upDiff}$$
• 對于灰度圖像和固定范圍的情況：
  $$\text{src}(\text{seedPoint}.x,\text{seedPoint}.y)?\text{loDiff}\le \text{src}(x,y)\le \text{src}(\text{seedPoint}.x,\text{seedPoint}.y)+\text{upDiff}$$
• 對于彩色圖像和浮動范圍的情況：
  $$\text{src}(x^{\prime },y^{\prime }{)}_r?{\text{loDiff}}_r\le \text{src}(x,y{)}_r\le \text{src}(x^{\prime },y^{\prime }{)}_r+{\text{upDiff}}_r,$$ $$\text{src}(x^{\prime },y^{\prime }{)}_g?{\text{loDiff}}_g\le \text{src}(x,y{)}_g\le \text{src}(x^{\prime },y^{\prime }{)}_g+{\text{upDiff}}_g$$
  并且：
  $$\text{src}(x^{\prime },y^{\prime }{)}_b?{\text{loDiff}}_b\le \text{src}(x,y{)}_b\le \text{src}(x^{\prime },y^{\prime }{)}_b+{\text{upDiff}}_b$$
• 對于彩色圖像和固定范圍的情況：
  $$\text{src}(\text{seedPoint}.x,\text{seedPoint}.y{)}_r?{\text{loDiff}}_r\le \text{src}(x,y{)}_r\le \text{src}(\text{seedPoint}.x,\text{seedPoint}.y{)}_r+{\text{upDiff}}_r,$$ $$\text{src}(\text{seedPoint}.x,\text{seedPoint}.y{)}_g?{\text{loDiff}}_g\le \text{src}(x,y{)}_g\le \text{src}(\text{seedPoint}.x,\text{seedPoint}.y{)}_g+{\text{upDiff}}_g$$
  并且:
  $$\text{src}(\text{seedPoint}.x,\text{seedPoint}.y{)}_b?{\text{loDiff}}_b\le \text{src}(x,y{)}_b\le \text{src}(\text{seedPoint}.x,\text{seedPoint}.y{)}_b+{\text{upDiff}}_b$$
  其中$src(x^{\prime },y^{\prime })$是已經被判定屬于該連通組件的某個鄰居像素的值。要被添加到連通組件中，像素的顏色或亮度應該足夠接近：
• 如果使用浮動范圍，它應該接近其一個已經屬于連通組件的鄰居的顏色或亮度。
• 如果使用固定范圍，它應該接近種子點的顏色或亮度。

這些函數可用于以下操作：

• 直接在原圖上用指定的顏色標記一個連通組件。
• 構建一個掩模，然后提取輪廓。
• 復制區域到另一個圖像，等等。

函數原型1

int cv::floodFill	
(InputOutputArray 	image,InputOutputArray 	mask,Point 	seedPoint,Scalar 	newVal,Rect * 	rect = 0,Scalar 	loDiff = Scalar(),Scalar 	upDiff = Scalar(),int 	flags = 4 
)		

參數1

• 參數image：輸入/輸出的1-或3-通道、8位或浮點圖像。除非在函數的第二個變體中設置了FLOODFILL_MASK_ONLY標志，否則該圖像將被函數修改。詳情請見下方說明。
• 參數mask：操作掩模，應當是一個比圖像寬2像素、高2像素的單通道8位圖像。如果傳遞空的Mat對象，它將被自動創建。由于這是一個輸入和輸出參數，你必須負責初始化它。洪水填充不會跨越輸入掩模中非零像素。例如，邊緣檢測的輸出可以用作掩模，以在邊緣處停止填充。輸出時，掩模中對應于圖像中填充像素的像素將被設置為1或在flags中指定的值，如下文所述。此外，函數會在掩模的邊界填充1，以簡化內部處理。因此，可以在多次調用函數時使用同一掩模，以確保填充的區域不會重疊。
• 參數seedPoint：填充的起始點。
• 參數newVal：重繪區域像素的新值。
• 參數loDiff：當前觀察像素與其屬于同一連通組件的鄰居像素，或加入連通組件的種子像素之間的最大下限亮度/顏色差異。
• 參數upDiff：當前觀察像素與其屬于同一連通組件的鄰居像素，或加入連通組件的種子像素之間的最大上限亮度/顏色差異。
• 參數rect：可選的輸出參數，由函數設置為重繪區域的最小邊界矩形。
• 參數flags：操作標志。前8位包含連通性值。默認值4意味著僅考慮四個最近鄰像素（那些共享邊緣的像素）。連通性值8意味著將考慮八個最近鄰像素（那些共享角落的像素）。接下來的8位（8-16位）包含一個1到255之間的值，用于填充掩模（默認值是1）。例如，4 | ( 255 << 8 )將考慮四個最近鄰并用255填充掩模。以下附加選項占據更高位，因此可以使用按位或（|）與連通性和掩模填充值進一步組合，請參閱FloodFillFlags。

注釋：
???????由于掩模比填充的圖像大，圖像中的像素(x,y)對應于掩模中的像素(x+1,y+1)。

另見：

findContours：查找輪廓的函數。

函數原型2

int cv::floodFill	
(InputOutputArray 	image,Point 	seedPoint,Scalar 	newVal,Rect * 	rect = 0,Scalar 	loDiff = Scalar(),Scalar 	upDiff = Scalar(),int 	flags = 4 
)		

參數2

比原型1少了個mask參數，其他參數都一樣。

代碼示例

include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>int main()
{cv::Mat img = cv::imread( "/media/dingxin/data/study/OpenCV/sources/images/hawk.jpg" );if ( img.empty() ){std::cout << "Could not read the image" << std::endl;return -1;}cv::Point seedPoint( 359, 578 );  // 假設種子點為(359, 578)cv::Scalar newVal( 255, 0, 0 );   // 新的顏色值為藍色cv::Rect roi;int flags = 8;// 進行填充cv::floodFill( img, seedPoint, newVal, &roi, cv::Scalar( 1, 1, 1 ), cv::Scalar( 40, 40, 40 ), 8 );// 顯示結果cv::imshow( "Flood Fill Result", img );cv::waitKey();return 0;
}

運行結果

原圖：

運算之后的圖：
藍色部分就是填充的部分，參數loDiff為Scalar(1, 1, 1)，upDiff為Scalar(40, 40, 40)，表示當前觀測點的像素X與周圍已被填充的像素點數值Y，需滿足X-Y<10，且Y-X<1，才被填充。