OpenCV:二值图像中填充孔洞

最新推荐文章于 2025-05-20 17:22:41 发布

Mr2021

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分类专栏： OpenCV 文章标签： opencv

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本文介绍使用OpenCV填充二值图像中的孔洞的方法。通过二值化处理后，利用洪水填充算法从特定起点填充背景区域，并结合逻辑运算完成孔洞填充。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

OpenCV:二值图像中填充孔洞

imfill in OpenCV
C++程序：

在这里插入图片描述
本文介绍一种用OpenCV再二值化图像中填充孔洞的办法,如上图最左侧的硬币照片，我们想要用二值化图像来表示出硬币所在的位置（如右图所示），直接进行二值化分割的结果往往如中间的结果所示，在硬币所在位置内也包含和背景一样的灰度。
注意到硬币的边缘和背景颜色是黑色的，可以和背景明显的区分开来。所以我们可以先利用简单的二值化将边缘从背景中分割出来。

imfill in OpenCV

matlab里边由一个imfill函数可以很好的实现由最左图到最右图的转换，而OpenCV却没有这样现成的函数可以用，我们可以采用以下步骤来实现matlab中的imfill函数：

首先读取原始图片：
对原始图片进行二值化操作得到二值化图像：
从（0，0）点开始进行洪水填充，注意图3和图2之间的差异，背景部分一个是白色，一个是黑色：
对洪水填充后的结果取反：
将图2和图4进行逻辑或操作，将会得到最终空洞被填充的二值化图像如下

C++程序：

#include "opencv2/opencv.hpp"
 
using namespace cv;
 
int main(int argc, char **argv)
{
    // Read image
    Mat im_in = imread("nickel.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
 
   
    // Threshold.
    // Set values equal to or above 220 to 0.
    // Set values below 220 to 255.
    Mat im_th;
    threshold(im_in, im_th, 220, 255, THRESH_BINARY_INV);
     
    // Floodfill from point (0, 0)
    Mat im_floodfill = im_th.clone();
    floodFill(im_floodfill, cv::Point(0,0), Scalar(255));
     
    // Invert floodfilled image
    Mat im_floodfill_inv;
    bitwise_not(im_floodfill, im_floodfill_inv);
     
    // Combine the two images to get the foreground.
    Mat im_out = (im_th | im_floodfill_inv);
 
    // Display images
    imshow("Thresholded Image", im_th);
    imshow("Floodfilled Image", im_floodfill);
    imshow("Inverted Floodfilled Image", im_floodfill_inv);
    imshow("Foreground", im_out);
    waitKey(0);
     
}