opecv技巧函数

cv2.floodFill

cv2.floodFill(img,mask,seed,newvalue(BGR),(loDiff1,loDiff2,loDiff3),(upDiff1,upDiff2,upDiff3),flag)

img：为待使用泛洪算法的图像
mask：为掩码层，使用掩码可以规定是在哪个区域使用该算法，如果是对于完整图像都要使用，则掩码层大小为原图行数+2，列数+2.是一个二维的0矩阵，边缘一圈会在使用算法是置为1。而只有对于掩码层上对应为0的位置才能泛洪，所以掩码层初始化为0矩阵。
seed：为泛洪算法的种子点，也是根据该点的像素判断决定和其相近颜色的像素点，是否被泛洪处理。
newvalue：是对于泛洪区域新赋的值（B,G,R）
(loDiff1,loDiff2,loDiff3)：是相对于seed种子点像素可以往下的像素值，即seed(B0,G0,R0)，泛洪区域下界为（B0-loDiff1,G0-loDiff2,R0-loDiff3）
(upDiff1,upDiff2,upDiff3)：是相对于seed种子点像素可以往上的像素值，即seed(B0,G0,R0)，泛洪区域上界为（B0+upDiff1,G0+upDiff2,R0+upDiff3）

代码演示

import numpy as np
import cv2

if __name__ == "__main__":
    img = cv2.imread(r"C:\Users\A\Desktop\1.jpg")
    copyImg = img.copy()
    img_h, img_w, _ = np.shape(img)
    mask = np.zeros((img_h+2,img_w+2),dtype=np.uint8)
    cv2.rectangle(mask, (50,50), (150,150),(255))
    centerx = 100
    centery = 100
    cv2.floodFill(copyImg, mask, (100, 100), (0, 255, 255), (255, 255, 255), (255, 255, 255), cv2.FLOODFILL_FIXED_RANGE)

示例图片

cv2.guassian 和 cv2.Laplace 以及Laplacian of Gaussian (LoG)以及SIFT

参考博文：https://www.cnblogs.com/wangguchangqing/p/6407717.html
参考博文：https://docs.opencv.org/2.4/modules/imgproc/doc/filtering.html?highlight=laplace#cv.Laplace
参考博文：http://fourier.eng.hmc.edu/e161/lectures/gradient/node8.html
参考博文：https://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py_tutorials/py_feature2d/py_sift_intro/py_sift_intro.html#sift-intro

cv2.floodFill

代码演示

示例图片

cv2.guassian 和 cv2.Laplace 以及Laplacian of Gaussian (LoG)以及SIFT

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