ROI感兴趣区域提取与泛洪填充

一、ROI提取

1、定义：ROI提取称对感兴趣区域提取。
2、作用：勾勒感兴趣的区域，可以是方框、圆、椭圆、不规则形状等。
3、应用：以视频监控领域ROI智能视频编码技术为例，具有ROI功能的摄像机可以让用户选择画面中感兴趣的区域，对重要的或者移动的区域将会进行高质量无损编码；对那些不移动，不被选择的区域降低其码率和图像质量，进行标准清晰度视频压缩或传输这部分区域视频，以达到节省网络带宽占用和视频存储空间。

# ROI提取区域
face = src[120:250, 200:450]  # 前面高度，后面宽度
hsv = cv.cvtColor(face, cv.COLOR_RGB2HSV)
backface = cv.cvtColor(hsv, cv.COLOR_HSV2BGR)
src[120:250, 200:450] = backface
cv.imshow('face', src)

二、泛洪填充

FLOODFILL_FIXED_RANGE – 改变图像，泛洪填充
FLOODFILL_MASK_ONLY –不改变图像、只填充遮罩层本身、忽略新的颜色值参数

1、原理：以指定的像素点为基点，设置像素值的上限与下限，所有处于上下限范围内的像素，都会被填充为新的颜色。
2、实现算法：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等。
3、彩色图像填充

# 彩色图像的填充
def fill_color_demo(image):copyImg = image.copy()h, w = image.shape[:2]"""np.zeros (shape, dtype, order)Shape: 可以是一维、二维、三维.其中三维，shape = [m , a, b] 表示生成m个a*b的0矩阵dtype:可选参数；数据类型，默认numpy.float64order: 可选参数；c代表与c语言类似，行优先；F代表列优先"""mask = np.zeros([h + 2, w + 2], np.uint8)# 参数：1原图，2mask图，3起始点，4填充的颜色 5起始点值减去该值作为最低值，6起始点值加上该值作为最高值，7彩色图模式，最高值与最低值之间是填充的颜色cv.floodFill(copyImg, mask, (30, 30), (0, 255, 255), (100, 100, 100), (50, 50, 50), cv.FLOODFILL_FIXED_RANGE)cv.imshow('fill_color_demo', copyImg)

4、二值图像填充

# 二值图像的填充
def fill_binary():image = np.zeros([400, 400, 3], np.uint8)image[100:300, 100:300, :] = 255cv.imshow('fill_binary', image)"""ones()函数返回给定形状和数据类型的新数组，其中元素的值设置为1.shape：一个整数类型或者一个整数元组，用于定义数组的大小。如果仅指定一个整数类型变量，则返回一维数组。如果指定的是整数元组，则返回给定形状的数组."""mask = np.ones([402, 402, 1], np.uint8)  # 必须是mask.rows == size.height+2 && mask.cols == size.width+2mask[101:301, 101:301] = 0# FLOODFILL_MASK_ONLY - 这个标识符时函数不会去填充改变原始图像 (也就是忽略第三个参数), 而是去填充掩模图像（mask）。# mask的指定的位置为零时才填充，不为零不填充cv.floodFill(image, mask, (200, 200), (66, 66, 255), cv.FLOODFILL_MASK_ONLY)cv.imshow('filled_binary', image)

def fill_binary(image):
copyImg = image.copy()copyImg[120:250, 200:450, :] = 255h, w = copyImg.shape[:2]print(copyImg.shape[:2])mask = np.ones([h + 2, w + 2], np.uint8)  # 必须是mask.rows == size.height+2 && mask.cols == size.width+2mask[121:251, 201:451] = 0  # mask的指定的位置为零时才填充，不为零不填充# FLOODFILL_MASK_ONLY - 这个标识符时函数不会去填充改变原始图像 (也就是忽略第三个参数), 而是去填充掩模图像（mask）。cv.floodFill(copyImg, mask, (200, 200), (0, 165, 255), cv.FLOODFILL_MASK_ONLY)cv.imshow('filled_binary', copyImg)

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