• 操作系统：ubuntu22.04
• OpenCV版本：OpenCV4.9
• IDE:Visual Studio Code
• 编程语言：C++11

功能描述

        ffloodFill函数是OpenCV库中用于图像处理的一个功能，它用于填充与种子点颜色相近的连通区域。这个函数在很多场景下都非常有用，比如图像分割、对象填充或改变图像中某个区域的颜色等。

        连通性的判断基于邻近像素的颜色或亮度接近程度。如果像素位于(x,y)处被认为属于要重新上色的连通域，需满足以下条件：

• 对于灰度图像和浮动范围的情况：
  $$\text{src}(x^{\prime },y^{\prime })-\text{loDiff}\le \text{src}(x,y)\le \text{src}(x^{\prime },y^{\prime })+\text{upDiff}$$
• 对于灰度图像和固定范围的情况：
  $$\text{src}(\text{seedPoint}.x,\text{seedPoint}.y)-\text{loDiff}\le \text{src}(x,y)\le \text{src}(\text{seedPoint}.x,\text{seedPoint}.y)+\text{upDiff}$$
• 对于彩色图像和浮动范围的情况：
  $$\text{src}(x^{\prime },y^{\prime }{)}_r-{\text{loDiff}}_r\le \text{src}(x,y{)}_r\le \text{src}(x^{\prime },y^{\prime }{)}_r+{\text{upDiff}}_r,$$ $$\text{src}(x^{\prime },y^{\prime }{)}_g-{\text{loDiff}}_g\le \text{src}(x,y{)}_g\le \text{src}(x^{\prime },y^{\prime }{)}_g+{\text{upDiff}}_g$$
  并且：
  $$\text{src}(x^{\prime },y^{\prime }{)}_b-{\text{loDiff}}_b\le \text{src}(x,y{)}_b\le \text{src}(x^{\prime },y^{\prime }{)}_b+{\text{upDiff}}_b$$
• 对于彩色图像和固定范围的情况：
  $$\text{src}(\text{seedPoint}.x,\text{seedPoint}.y{)}_r-{\text{loDiff}}_r\le \text{src}(x,y{)}_r\le \text{src}(\text{seedPoint}.x,\text{seedPoint}.y{)}_r+{\text{upDiff}}_r,$$ $$\text{src}(\text{seedPoint}.x,\text{seedPoint}.y{)}_g-{\text{loDiff}}_g\le \text{src}(x,y{)}_g\le \text{src}(\text{seedPoint}.x,\text{seedPoint}.y{)}_g+{\text{upDiff}}_g$$
  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$src(x^{\prime },y^{\prime })$是已经被判定属于该连通组件的某个邻居像素的值。要被添加到连通组件中，像素的颜色或亮度应该足够接近：
• 如果使用浮动范围，它应该接近其一个已经属于连通组件的邻居的颜色或亮度。
• 如果使用固定范围，它应该接近种子点的颜色或亮度。

这些函数可用于以下操作：

• 直接在原图上用指定的颜色标记一个连通组件。
• 构建一个掩模，然后提取轮廓。
• 复制区域到另一个图像，等等。

函数原型1

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

参数1

• 参数image：输入/输出的1-或3-通道、8位或浮点图像。除非在函数的第二个变体中设置了FLOODFILL_MASK_ONLY标志，否则该图像将被函数修改。详情请见下方说明。
• 参数mask：操作掩模，应当是一个比图像宽2像素、高2像素的单通道8位图像。如果传递空的Mat对象，它将被自动创建。由于这是一个输入和输出参数，你必须负责初始化它。洪水填充不会跨越输入掩模中非零像素。例如，边缘检测的输出可以用作掩模，以在边缘处停止填充。输出时，掩模中对应于图像中填充像素的像素将被设置为1或在flags中指定的值，如下文所述。此外，函数会在掩模的边界填充1，以简化内部处理。因此，可以在多次调用函数时使用同一掩模，以确保填充的区域不会重叠。
• 参数seedPoint：填充的起始点。
• 参数newVal：重绘区域像素的新值。
• 参数loDiff：当前观察像素与其属于同一连通组件的邻居像素，或加入连通组件的种子像素之间的最大下限亮度/颜色差异。
• 参数upDiff：当前观察像素与其属于同一连通组件的邻居像素，或加入连通组件的种子像素之间的最大上限亮度/颜色差异。
• 参数rect：可选的输出参数，由函数设置为重绘区域的最小边界矩形。
• 参数flags：操作标志。前8位包含连通性值。默认值4意味着仅考虑四个最近邻像素（那些共享边缘的像素）。连通性值8意味着将考虑八个最近邻像素（那些共享角落的像素）。接下来的8位（8-16位）包含一个1到255之间的值，用于填充掩模（默认值是1）。例如，4 | ( 255 << 8 )将考虑四个最近邻并用255填充掩模。以下附加选项占据更高位，因此可以使用按位或（|）与连通性和掩模填充值进一步组合，请参阅FloodFillFlags。

注释：
       由于掩模比填充的图像大，图像中的像素(x,y)对应于掩模中的像素(x+1,y+1)。

另见：

findContours：查找轮廓的函数。

函数原型2

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

参数2

比原型1少了个mask参数，其他参数都一样。

代码示例

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 );  // 假设种子点为(359, 578)
    cv::Scalar newVal( 255, 0, 0 );   // 新的颜色值为蓝色
    cv::Rect roi;
    int flags = 8;

    // 进行填充
    cv::floodFill( img, seedPoint, newVal, &roi, cv::Scalar( 1, 1, 1 ), cv::Scalar( 40, 40, 40 ), 8 );

    // 显示结果
    cv::imshow( "Flood Fill Result", img );
    cv::waitKey();

    return 0;
}

运行结果

原图：

运算之后的图：
蓝色部分就是填充的部分，参数loDiff为Scalar(1, 1, 1)，upDiff为Scalar(40, 40, 40)，表示当前观测点的像素X与周围已被填充的像素点数值Y，需满足X-Y<10，且Y-X<1，才被填充。