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欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍，看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解，真心想把自己近十年的编程经验分享给大家，希望对您有所帮助，文章中不足之处也请海涵。Python系列整体框架包括基础语法10篇、网络爬虫30篇、可视化分析10篇、机器学习20篇、大数据分析20篇、图像识别30篇、人工智能40篇、Python安全20篇、其他技巧10篇。您的关注、点赞和转发就是对秀璋最大的支持，知识无价人有情，希望我们都能在人生路上开心快乐、共同成长。

该系列文章主要讲解Python OpenCV图像处理和图像识别知识，前期主要讲解图像处理基础知识、OpenCV基础用法、常用图像绘制方法、图像几何变换等，中期讲解图像处理的各种运算，包括图像点运算、形态学处理、图像锐化、图像增强、图像平滑等，后期研究图像识别、图像分割、图像分类、图像特效处理以及图像处理相关应用。

第一部分作者介绍了图像处理基础知识，第二部分介绍了图像运算和图像增强，接下来第三部分我们将详细讲解图像识别及图像处理经典案例，该部分属于高阶图像处理知识，能进一步加深我们的理解和实践能力。图像分割是将图像分成若干具有独特性质的区域并提取感兴趣目标的技术和过程，它是图像处理和图像分析的关键步骤。主要分为基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法和基于特定理论的分割方法。上一篇文章介绍基于均值漂移算法和分水岭算法的图像分割，这篇文章将详细讲解漫水填充分割应用，至此，几种图像分割方法介绍完毕。希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵。

文章目录

一.图像漫水填充
二.图像漫水填充分割实现
三.图像漫水填充分割自动软件
四.总结

下载地址：记得点赞喔 O(∩_∩)O

https://github.com/eastmountyxz/Python-zero2one
开源600多页电子书：https://github.com/eastmountyxz/HWCloudImageRecognition

前文赏析：（尽管该部分占大量篇幅，但我舍不得删除，哈哈！）

第一部分基础语法

[Python从零到壹] 一.为什么我们要学Python及基础语法详解
[Python从零到壹] 二.语法基础之条件语句、循环语句和函数
[Python从零到壹] 三.语法基础之文件操作、CSV文件读写及面向对象

第二部分网络爬虫

[Python从零到壹] 四.网络爬虫之入门基础及正则表达式抓取博客案例
[Python从零到壹] 五.网络爬虫之BeautifulSoup基础语法万字详解
[Python从零到壹] 六.网络爬虫之BeautifulSoup爬取豆瓣TOP250电影详解
[Python从零到壹] 七.网络爬虫之Requests爬取豆瓣电影TOP250及CSV存储
[Python从零到壹] 八.数据库之MySQL基础知识及操作万字详解
[Python从零到壹] 九.网络爬虫之Selenium基础技术万字详解（定位元素、常用方法、键盘鼠标操作）
[Python从零到壹] 十.网络爬虫之Selenium爬取在线百科知识万字详解（NLP语料构造必备技能）

第三部分数据分析和机器学习

[Python从零到壹] 十一.数据分析之Numpy、Pandas、Matplotlib和Sklearn入门知识万字详解(1)
[Python从零到壹] 十二.机器学习之回归分析万字总结全网首发（线性回归、多项式回归、逻辑回归）
[Python从零到壹] 十三.机器学习之聚类分析万字总结全网首发（K-Means、BIRCH、层次聚类、树状聚类）
[Python从零到壹] 十四.机器学习之分类算法三万字总结全网首发（决策树、KNN、SVM、分类算法对比）
[Python从零到壹] 十五.文本挖掘之数据预处理、Jieba工具和文本聚类万字详解
[Python从零到壹] 十六.文本挖掘之词云热点与LDA主题分布分析万字详解
[Python从零到壹] 十七.可视化分析之Matplotlib、Pandas、Echarts入门万字详解
[Python从零到壹] 十八.可视化分析之Basemap地图包入门详解
[Python从零到壹] 十九.可视化分析之热力图和箱图绘制及应用详解
[Python从零到壹] 二十.可视化分析之Seaborn绘图万字详解
[Python从零到壹] 二十一.可视化分析之Pyechart绘图万字详解
[Python从零到壹] 二十二.可视化分析之OpenGL绘图万字详解
[Python从零到壹] 二十三.十大机器学习算法之决策树分类分析详解(1)
[Python从零到壹] 二十四.十大机器学习算法之KMeans聚类分析详解(2)
[Python从零到壹] 二十五.十大机器学习算法之KNN算法及图像分类详解(3)
[Python从零到壹] 二十六.十大机器学习算法之朴素贝叶斯算法及文本分类详解(4)
[Python从零到壹] 二十七.十大机器学习算法之线性回归算法分析详解(5)
[Python从零到壹] 二十八.十大机器学习算法之SVM算法分析详解(6)
[Python从零到壹] 二十九.十大机器学习算法之随机森林算法分析详解(7)
[Python从零到壹] 三十.十大机器学习算法之逻辑回归算法及恶意请求检测应用详解(8)
[Python从零到壹] 三十一.十大机器学习算法之Boosting和AdaBoost应用详解(9)
[Python从零到壹] 三十二.十大机器学习算法之层次聚类和树状图聚类应用详解(10)

第四部分 Python图像处理基础

[Python从零到壹] 三十三.图像处理基础篇之什么是图像处理和OpenCV配置
[Python从零到壹] 三十四.OpenCV入门详解——显示读取修改及保存图像
[Python从零到壹] 三十五.图像处理基础篇之OpenCV绘制各类几何图形
[Python从零到壹] 三十六.图像处理基础篇之图像算术与逻辑运算详解
[Python从零到壹] 三十七.图像处理基础篇之图像融合处理和ROI区域绘制
[Python从零到壹] 三十八.图像处理基础篇之图像几何变换（平移缩放旋转）
[Python从零到壹] 三十九.图像处理基础篇之图像几何变换（镜像仿射透视）
[Python从零到壹] 四十.图像处理基础篇之图像量化处理
[Python从零到壹] 四十一.图像处理基础篇之图像采样处理
[Python从零到壹] 四十二.图像处理基础篇之图像金字塔向上取样和向下取样

第五部分 Python图像运算和图像增强

[Python从零到壹] 四十三.图像增强及运算篇之图像点运算和图像灰度化处理
[Python从零到壹] 四十四.图像增强及运算篇之图像灰度线性变换详解
[Python从零到壹] 四十五.图像增强及运算篇之图像灰度非线性变换详解
[Python从零到壹] 四十六.图像增强及运算篇之图像阈值化处理
[Python从零到壹] 四十七.图像增强及运算篇之腐蚀和膨胀详解
[Python从零到壹] 四十八.图像增强及运算篇之形态学开运算、闭运算和梯度运算
[Python从零到壹] 四十九.图像增强及运算篇之顶帽运算和底帽运算
[Python从零到壹] 五十.图像增强及运算篇之图像直方图理论知识和绘制实现
[Python从零到壹] 五十一.图像增强及运算篇之图像灰度直方图对比分析万字详解
[Python从零到壹] 五十二.图像增强及运算篇之图像掩膜直方图和HS直方图
[Python从零到壹] 五十三.图像增强及运算篇之直方图均衡化处理
[Python从零到壹] 五十四.图像增强及运算篇之局部直方图均衡化和自动色彩均衡化处理
[Python从零到壹] 五十五.图像增强及运算篇之图像平滑（均值滤波、方框滤波、高斯滤波）
[Python从零到壹] 五十六.图像增强及运算篇之图像平滑（中值滤波、双边滤波）
[Python从零到壹] 五十七.图像增强及运算篇之图像锐化Roberts、Prewitt算子实现边缘检测
[Python从零到壹] 五十八.图像增强及运算篇之图像锐化Sobel、Laplacian算子实现边缘检测
[Python从零到壹] 五十九.图像增强及运算篇之图像锐化Scharr、Canny、LOG实现边缘检测

第六部分 Python图像识别和图像高阶案例

[Python从零到壹] 六十.图像识别及经典案例篇之基于阈值及边缘检测的图像分割
[Python从零到壹] 六十一.图像识别及经典案例篇之基于纹理背景和聚类算法的图像分割
[Python从零到壹] 六十二.图像识别及经典案例篇之基于均值漂移算法和分水岭算法的图像分割
[Python从零到壹] 六十三.图像识别及经典案例篇之图像漫水填充分割应用

第七部分 NLP与文本挖掘

第八部分人工智能入门知识

第九部分网络攻防与AI安全

第十部分知识图谱构建实战

扩展部分人工智能高级案例

作者新开的“娜璋AI安全之家”将专注于Python和安全技术，主要分享Web渗透、系统安全、人工智能、大数据分析、图像识别、恶意代码检测、CVE复现、威胁情报分析等文章。虽然作者是一名技术小白，但会保证每一篇文章都会很用心地撰写，希望这些基础性文章对你有所帮助，在Python和安全路上与大家一起进步。

一.图像漫水填充

图像漫水填充（FloodFill）是指用一种特定的颜色填充联通区域，通过设置可连通像素的上下限以及连通方式来达到不同的填充效果。漫水填充通常被用来标记或分离图像的一部分以便对其进行深入的处理或分析。

图像漫水填充主要是遴选出与种子点联通且颜色相近的像素点，接着对像素点的值进行处理。如果遇到掩码，则根据掩码进行处理。其原理类似Photoshop的魔术棒选择工具，漫水填充将查找和种子点联通的颜色相同的点，而魔术棒选择工具是查找和种子点联通的颜色相近的点，将和初始种子像素颜色相近的点压进栈作为新种子。基本工作步骤如下：

选定种子点（x，y）；
检查种子点的颜色，如果该点颜色与周围连接点的颜色不相同，则将周围点颜色设置为该点颜色；如果相同则不做处理。但是周围点不一定都会变成和种子点的颜色相同，如果周围连接点在给定的范围（从loDiff到upDiff）内或在种子点的像素范围内才会改变颜色；
检测其他连接点，进行第2个步骤的处理，直到没有连接点，即到达检测区域边界停止。

二.图像漫水填充分割实现

在OpenCV中，主要通过floodFill()函数实现漫水填充分割，它将用指定的颜色从种子点开始填充一个连接域。其函数原型如下所示：

floodFill(image, mask, seedPoint, newVal[, loDiff[, upDiff[, flags]]])
– image表示输入/输出1通道或3通道，6位或浮点图像
– mask表示操作掩码，必须为8位单通道图像，其长宽都比输入图像大两个像素点。注意，漫水填充不会填充掩膜mask的非零像素区域，mask中与输入图像(x,y)像素点相对应的点的坐标为(x+1,y+1)。
– seedPoint为Point类型，表示漫水填充算法的起始点
– newVal表示像素点被染色的值，即在重绘区域像素的新值
– loDiff表示当前观察像素值与其部件邻域像素值或待加入该部件的种子像素之间的亮度或颜色之负差的最大值，默认值为Scalar( )
– upDiff表示当前观察像素值与其部件邻域像素值或待加入该部件的种子像素之间的亮度或颜色之正差的最大值，默认值为Scalar( )
– flags表示操作标识符，此参数包括三个部分：低八位0-7bit表示邻接性（4邻接或8邻接）；中间八位8-15bit表示掩码的填充颜色，如果中间八位为0则掩码用1来填充；高八位16-31bit表示填充模式，可以为0或者以下两种标志符的组合，FLOODFILL_FIXED_RANGE表示此标志会考虑当前像素与种子像素之间的差，否则就考虑当前像素与相邻像素的差。FLOODFILL_MASK_ONLY表示函数不会去填充改变原始图像,而是去填充掩码图像mask，mask指定的位置为零时才填充，不为零不填充。

在Python和OpenCV实现代码中，它设置种子点位置为(10,200)；设置颜色为黄色(0,255,255)；连通区范围设定为loDiff和upDiff；标记参数设置为CV_FLOODFILL_FIXED_RANGE ，它表示待处理的像素点与种子点作比较，在范围之内，则填充此像素，即种子漫水填充满足：

src(seed.x, seed.y) - loDiff <= src(x, y) <= src(seed.x, seed.y) +upDiff

完整代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
# By: Eastmount
import cv2
import numpy as np#读取原始图像
img = cv2.imread('windows.png')#获取图像行和列
rows, cols = img.shape[:2]#目标图像
dst = img.copy()#mask必须行和列都加2且必须为uint8单通道阵列
#mask多出来的2可以保证扫描的边界上的像素都会被处理
mask = np.zeros([rows+2, cols+2], np.uint8)  #图像漫水填充处理
#种子点位置(30,30) 设置颜色(0,255,255) 连通区范围设定loDiff upDiff
#src(seed.x, seed.y) - loDiff <= src(x, y) <= src(seed.x, seed.y) +upDiff
cv2.floodFill(dst, mask, (30, 30), (0, 255, 255),(100, 100, 100), (50, 50, 50),cv2.FLOODFILL_FIXED_RANGE)#显示图像
cv2.imshow('src', img)
cv2.imshow('dst', dst)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

输出结果如图1所示，左边为原始图像，右边为将Windows图标周围填充为黄色的图像。

在这里插入图片描述

三.图像漫水填充分割自动软件

下面补充另一段代码，它将打开一幅图像，点击鼠标选择种子节点，移动滚动条设定连通区范围的loDiff和upDiff值，并产生动态的漫水填充分割。

注意，该部分代码中涉及鼠标、键盘、滚动条等操作，希望读者下来学习相关知识，该系列文章更多是讲解Python图像处理的算法原理及代码实现。

# coding:utf-8
import cv2
import random
import sys
import numpy as np#使用说明 点击鼠标选择种子点
help_message = '''USAGE: floodfill.py [<image>]
Click on the image to set seed point
Keys:f - toggle floating rangec - toggle 4/8 connectivityESC - exit
'''if __name__ == '__main__':#输出提示文本print(help_message)#读取原始图像img = cv2.imread('scenery.png')#获取图像高和宽h, w = img.shape[:2]#设置掩码 长和宽都比输入图像多两个像素点 mask = np.zeros((h+2, w+2), np.uint8)#设置种子节点和4邻接seed_pt = Nonefixed_range = Trueconnectivity = 4 #图像漫水填充分割更新函数def update(dummy=None):if seed_pt is None:cv2.imshow('floodfill', img)return#建立图像副本并漫水填充flooded = img.copy()mask[:] = 0 #掩码初始为全0lo = cv2.getTrackbarPos('lo', 'floodfill') #像素邻域负差最大值hi = cv2.getTrackbarPos('hi', 'floodfill') #像素邻域正差最大值print('lo=', lo, 'hi=', hi)#低位比特包含连通值 4 (缺省) 或 8flags = connectivity#考虑当前像素与种子像素之间的差（高比特也可以为0）if fixed_range:flags |= cv2.FLOODFILL_FIXED_RANGE#以白色进行漫水填充cv2.floodFill(flooded, mask, seed_pt,(random.randint(0,255), random.randint(0,255),random.randint(0,255)), (lo,)*3, (hi,)*3, flags)#选定基准点用红色圆点标出cv2.circle(flooded, seed_pt, 2, (0, 0, 255), -1)print("send_pt=", seed_pt)#显示图像cv2.imshow('floodfill', flooded)#鼠标响应函数def onmouse(event, x, y, flags, param):global seed_pt #基准点#鼠标左键响应选择漫水填充基准点if flags & cv2.EVENT_FLAG_LBUTTON:seed_pt = x, yupdate()#执行图像漫水填充分割更新操作update()#鼠标更新操作cv2.setMouseCallback('floodfill', onmouse)#设置进度条cv2.createTrackbar('lo', 'floodfill', 20, 255, update)cv2.createTrackbar('hi', 'floodfill', 20, 255, update)#按键响应操作while True:ch = 0xFF & cv2.waitKey()#退出if ch == 27:break#选定时flags的高位比特位0#邻域的选定为当前像素与相邻像素的差, 联通区域会很大if ch == ord('f'):fixed_range = not fixed_range print('using %s range' % ('floating', 'fixed')[fixed_range])update()#选择4方向或则8方向种子扩散if ch == ord('c'):connectivity = 12-connectivity print('connectivity =', connectivity)update()cv2.destroyAllWindows()

当鼠标选定的种子点为（242,96），观察点像素邻域负差最大值“lo”为138，观察点像素邻域正差最大值“hi”为147时，图像漫水填充效果如图2所示，它将天空和中心水面填充成黄色。

在这里插入图片描述

当鼠标选定的种子点为（328, 202），观察点像素邻域负差最大值“lo”为142，观察点像素邻域正差最大值“hi”为45时，图像漫水填充效果如图3所示，它将图像两旁的森林和水面填充成蓝紫色。

在这里插入图片描述

四.总结

写到这里，图像分割知识点就介绍完毕，包括基于阈值的图像分割方法、基于边缘检测的图像分割方法、基于纹理背景的图像分割方法和基于特定理论的图像分割方法。其中，基于特定理论的分割方法又分别讲解了基于K-Means聚类、均值漂移、分水岭算法的图像分割方法。最后通过漫水填充分割案例加深了读者的印象。希望读者能结合本章知识点，围绕自己的研究领域或工程项目进行深入的学习，实现所需的图像处理。

感谢在求学路上的同行者，不负遇见，勿忘初心。图像处理系列主要包括三部分，分别是：

在这里插入图片描述

请添加图片描述

(By:Eastmount 2023-01-21 夜于贵阳 http://blog.csdn.net/eastmount/ )

参考文献：

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[5]Python_Zhou. python+opencv 漫水填充（floodFill）实例详解[EB/OL]. (2018-11-13). https://blog.csdn.net/weixin_42508025/article/details/84029054.
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[9]菜鸟知识搬运工. OpenCV3学习（7.1）——图像分割之一（漫水填充FloodFill）[EB/Ol]. (2019-02-03). https://blog.csdn.net/qq_30815237/article/details/86759450.
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[11]it2153534. [Python]OpenCV学习总结及文字检测[EB/OL]. (2018-01-28). https://blog.csdn.net/it2153534/article/details/79185397.