OpenCV图像处理：ROI选择与彩色泛洪填充实战

摘要信息：“第五节 图像处理之ROI与泛洪填充”主要介绍了如何在OpenCV中进行图像处理中的两个关键操作：选取感兴趣区域（ROI）和泛洪填充（floodFill）。通过示例代码展示了如何实现这两个功能，并解释了相关知识点。 在OpenCV中，选取ROI是通过切片操作来完成的，例如`src[50:350,100:300] = face`，这将选取原图像`src`中坐标为`(50,100)`到`(350,300)`的矩形区域，并用`face`图像的内容替换。`h, w = src.shape[:2]`用于获取图像的高度和宽度。 彩色图像的泛洪填充函数`cv.floodFill()`的使用方法是：`cv.floodFill(image, mask, seedPoint, newVal, rect=None, loDiff=None, upDiff=None, flags=4)`。在这个例子中，`copyImage`是操作图像，`mask`是掩模，`(30,30)`是起始填充点，`(0,255,255)`是填充颜色，`(100,100,100)`和`(50,50,50)`分别定义颜色的上下阈值，`cv.FLOODFILL_FIXED_RANGE`表示根据像素差值来确定填充范围。掩模`mask`通常比输入图像大2个像素，确保边缘被正确处理。 对于灰度图像的泛洪填充，可以使用`cv.FLOODFILL_MASK_ONLY`标志，这样不会改变原始图像，而是填充掩模。在`fill_binary_demo()`中，创建了一个全白色的图像，并使用`cv.floodFill()`在特定位置填充黑色，仅改变掩模。 代码还展示了如何创建全零或全一的图像矩阵，并通过索引设置特定区域的像素值。例如，`image[100:300,100:300,:] = 255`将创建一个400x400像素的3通道图像，并将中间的200x200区域设置为白色。 这段代码涵盖了基本的图像处理技术，包括ROI选择、图像复制、颜色填充以及使用掩模进行操作，这些都是OpenCV图像处理的基础。