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导读
本文主要介绍使用OpenCV对二值图做孔洞填充的方法与实现。
背景介绍
为什么要做孔洞填充？因为在部分情况下，二值图内部的孔洞和外部轮廓是一个整体，填充孔洞可以方便后续处理，减少干扰。
OpenCV孔洞填充的常用方法有2种：
① 形态学闭运算。闭运算是先膨胀后腐蚀操作，如上图，先膨胀白色高亮区域增加，孔洞会被填充。但使用闭运算针对不同的图片不能准确知道需要的核大小是多少，所以并不能通用；
② 轮廓绘制方法。通过轮廓绘制drawContours函数设置绘制线宽为-1即可填充绘制。但查找轮廓一般是在二值图处理之后才会使用，这样会造成重复操作。
尽量在二值图时完成孔洞填充，不影响后续操作顺序才是最终目标！
实现步骤与代码
实现步骤：
① 通过二值化或其他方法得到二值图；
② 使用floodFill从(0,0)点开始执行漫水填充算法；
③ 漫水填充结果图取反；
④ 取反后的结果与二值图求并集。
实现代码与逐步演示：
① 得到二值图：
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, thres = cv2.threshold(gray, 120, 255, cv2.THRESH_BINARY)
cv2.imshow("thres", thres)
② 执行漫水填充算法：
#执行漫水填充方法.
#注意图像大小比原图宽高都大2.
h, w = gray.shape[:2]
mask = np.zeros((h+2, w+2), np.uint8)
#漫水填充从(0, 0)点开始
cv2.floodFill(im_floodfill, mask, (0,0), 255)
cv2.imshow("im_floodfill", im_floodfill)
③ 漫水填充图像取反：
#反转漫水填充图像
im_floodfill_inv = cv2.bitwise_not(im_floodfill)
cv2.imshow("im_floodfill_inv", im_floodfill_inv)
④ 取反图像与二值图求并集：
#将二值图与上一步图像求并集
im_out = thres | im_floodfill_inv
cv2.imshow("holeFill", im_out
换张图片测试同样可以，此方法具有通用性，可自己封装成函数使用。
参考链接：https://learnopencv.com/filling-holes-in-an-image-using-opencv-python-c/
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