八 ROI（region of interest）和泛洪填充

一、ROI

感兴趣区(Region of Interest,ROIs) 是图像的一部分，
它通过在图像上选择或使用诸如设定阈值(thresholding) 或者从其他文件(如矢量> 转换获得等方法生成。
感趣区可以是点、线、面不规则的形状，通常用来作为图像分类的样本、掩膜、裁剪区或及其他操作。

1、获取感兴趣区域

src = cv.imread("./1.png")  #读取图片
cv.namedWindow("input image",cv.WINDOW_AUTOSIZE)    #创建GUI窗口,形式为自适应
cv.imshow("input image",src)    #通过名字将图像和窗口联系
print(src.shape)
flower = src[200:400,100:250]　　#获得感兴趣的区域
cv.imshow("flower",flower)

2、还原操作

src = cv.imread("./1.png")  #读取图片
cv.namedWindow("input image",cv.WINDOW_AUTOSIZE)    #创建GUI窗口,形式为自适应
cv.imshow("input image",src)    #通过名字将图像和窗口联系
print(src.shape)
flower = src[200:400,100:250]
cv.imshow("flower",flower)
gray = cv.cvtColor(flower,cv.COLOR_BGR2GRAY)  #获取一张灰度图像,单一通道
backface = cv.cvtColor(gray,cv.COLOR_GRAY2BGR)  #单一通道转3通道
src[200:400,100:250] = backface    #灰度图像替换原来图像的这块区域
cv.imshow("new image",src)
cv.waitKey(0)   #等待用户操作，里面等待参数是毫秒，我们填写0，代表是永远，等待用户操作
cv.destroyAllWindows()  #销毁所有窗口

注意：灰度图像是单一通道的！

二、泛洪填充floodfill

泛洪填充算法(Flood Fill Algorithm)

泛洪填充算法又称洪水填充算法是在很多图形绘制软件中常用的填充算法，最熟悉不过就是windows paint的油漆桶功能。算法的原理很简单，就是从一个点开始附近像素点，填充成新的颜色，直到封闭区域内的所有像素点都被填充新颜色为止。泛红填充实现最常见有四邻域像素填充法，八邻域像素填充法，基于扫描线的像素填充方法。根据实现又可以分为递归与非递归（基于栈）。

所谓的floodFill 漫水填充就是在一张图片中，和种子点像素相差在[-loDiff,+upDiff]的时候就用newVal来填充这个点。

1、彩色图片floodfill floodfill_fixed_range

def floodFill(image, mask, seedPoint, newVal, loDiff=None, upDiff=None, flags=None):
 
1.操作的图像,
2.掩码,
3.起始像素值，　　#我们指定的第一个点的三个通道值
4.填充的颜色,
5.填充颜色的低值， 参数3的三通道值 减去 参数5　　#低值三通道
6.填充颜色的高值 ,　参数3的三通道值 加上 参数6　 #高值三通道
7.填充的方法       #彩色图像一般是FLOODFILL_FIXED_RANGE 指定颜色填充;还有一种是FLOODFILL_MASK_ONLY，mask的指定的位置为零时才填充，不为零不填充

def fill_color_demo(image):
    copyImg = image.copy()  #从源图像上克隆出一张新图像
    h,w = image.shape[:2]
    mask = np.zeros([h+2,w+2],np.uint8) #+2是为了使边缘像素也被修改
    print(image[30,30])　　#[187 192 191]　　用它进行操作的
    cv.floodFill(copyImg,mask,(30,30),(0,255,255),(50,50,50),(50,50,50),cv.FLOODFILL_FIXED_RANGE)　　#起始着色点(30,30)
    cv.imshow("fill_color_demo",copyImg)
 
src = cv.imread("./1.png")  #读取图片
fill_color_demo(src)

说明：

mask = np.zeros([h+2,w+2],np.uint8)　　注意mask默认是1通道，uint8的，这里没有指明通道数的话就默认单通道，也可以写成[h+2,w+2,1]

2、二值图像floodfill floodfill_max_range

import cv2 as cv
import numpy as np
 
image = np.zeros([400, 400, 3], np.uint8)
image[100:300, 100:300, :] = 255
cv.imshow("fill_banary", image)
 
mask = np.ones([402, 402, 1], np.uint8)
mask[101:301,101:301] = 0     #加一的原因是mask[h+2,w+2],imge原来的ROI区域对应的是mask[+1,+1]的区域
cv.floodFill(image, mask, (200, 200), (0, 255,123), cv.FLOODFILL_MASK_ONLY)  # 最好写到我们填充的图像中间
cv.imshow("fill_banary2", image)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

说明：

为1不填充，为0才进行填充

mask = np.ones([h+2,w+2,1],np.uint8)　　#默认mask是单通道的，通道数1可写可不写