函數介紹
cv2.floodFill() 函數可以用來對圖像進行泛洪填充。泛洪填充是指將圖像中指定的像素點及其相連的像素點填充成指定的顏色。它通常用於圖像的背景去除、圖像分割等應用中。常用的場景如下:
- 圖像分割：可以使用泛洪填充來將圖像分割成不同的區域，例如可以從圖像中自動分離出前景和背景。
- 圖像去噪：可以使用泛洪填充來去除圖像中的噪聲，例如在二值化圖像中可以填充噪點附近的像素，使其與周圍的像素保持一致。
- 圖像修復：可以使用泛洪填充來修復圖像中的缺陷，例如在圖像中填充缺陷周圍的像素，使其與周圍的像素保持一致。
- 圖像標記：可以使用泛洪填充來對圖像進行標記，例如對圖像中的區域進行標記，或者在圖像中添加文字等。
總之，floodFill是一種非常實用的圖像處理技術，可以在很多場合下使用，並且可以通過調整填充的參數來達到不同的效果。
參數介紹
cv2.floodFill() 函數的常用參數如下：
cv2.floodFill(image, mask, seedPoint, newVal[, rect[, loDiff[, upDiff[, flags]]]]) -> retval, image, mask, rect
image：要填充的圖像，必須為8位、單通道或三通道影像。如果是三通道影像，則只有當flags參數中包含cv2.FLOODFILL_FIXED_RANGE時，填充才會基於每個像素的三通道值。mask：用於指定填充區域的填充標記，必須為單通道、8位或32位浮點數影像，大小應比image多2個像素。如果填充標記中對應位置的值為0，則該像素將不會被填充。如果該參數為None，則會自動創建一個和image大小相同的標記。seedPoint：種子點的位置，是一個二元數組(x, y)。newVal：填充的新值，可以是一個標量或一個三元數組(B, G, R)。rect：可選的輸出參數，用於返回填充區域的最小矩形。loDiff：可選的最小差值，如果當前像素和種子點之間的差值小於loDiff，則這個像素將被填充。默認值為0。upDiff：可選的最大差值，如果當前像素和種子點之間的差值大於upDiff，則這個像素不會被填充。默認值為0。flags：可選的填充標誌，可以是以下幾種取值之一或者它們的組合：cv2.FLOODFILL_FIXED_RANGE：基於每個像素的三通道值來填充，默認基於灰度值。cv2.FLOODFILL_MASK_ONLY：僅修改填充標記，不修改圖像。cv2.FLOODFILL_MULTISCALE：使用多個尺度進行填充。cv2.FLOODFILL_POINT：表示seedPoint參數為像素的坐標，而不是像素值。
使用範例
import cv2
import numpy as np
# 讀入圖像，轉為灰度
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 找到種子點
seed_point = (100, 100)
# 設置填充顏色和填充標記
fill_color = (0, 0, 255)
fill_mask = np.zeros((gray.shape[0]+2, gray.shape[1]+2), dtype=np.uint8)
# 泛洪填充
cv2.floodFill(img, fill_mask, seed_point, fill_color)
# 顯示圖像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()