C++ 填充OpenCV中的孔

我在（canny edge detection）中从边缘检测模块提取了一个边缘贴图。我想做的是填充边贴图中的洞

我正在使用C++和OpenCV库。在OpenCV中有一个函数，它将用种子填充孔（其中一个位置用于开始泛洪）。然而，我试图在不知道种子的情况下填充所有内部孔。（类似于MATLAB中的）

Q1:如何找到所有种子，以便我可以应用“cvFloodFill（）”？
Q2:如何实现“imfill（）”等价物

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OpenCV中的新手，如有任何提示，我们将不胜感激。

根据MATLAB中的文档：

填充二进制图像中的孔

BW

。 孔是一组背景像素，无法通过从图像边缘填充背景来达到

因此，要获得“孔”像素，请调用，将图像的左角像素作为种子。通过补充上一步中获得的图像，可以获得孔

MATLAB示例：

BW=im2bw（imread（'coins.png'）；
子地块（121），imshow（BW）
%在这里使用，好像它是一个洪水填充
孔=imfill（BW，[1]）；%[1]是起始位置点
BW（~孔）=1；%补洞
子地块（122），imshow（BW）

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您是否尝试过在罐头图像上查找轮廓

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cvFindContours创建了一种树，其中外部数是内部轮廓（“孔”）的父项。参见courtous.py示例。从轮廓中可以提取种子

以下是一种快速而肮脏的方法：

对输入图像执行canny，使新的二值图像的边缘为1，否则为0

沿边缘图像的一侧找到第一个0，并使用边缘图像作为遮罩，在空白图像上的该点上用1开始泛光填充。（我们希望在这里我们没有运气不好，在屏幕一半的形状的内部播种第一次填充）

这个新的泛光填充图像是“背景”。这里任何一个1的像素都是背景，任何一个0的像素都是前景

循环浏览图像并找到任何前景像素。在你找到的任何东西上撒上种子

或者这张新的泛光图像和你第一步的精明图像，你就完成了

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cvDrawContours函数有一个选项，用于填充已绘制的轮廓

下面是一个简短的例子 cvDrawContours（IplImage，contours，color，color，-1，CV_填充，8）

这是文件

我猜你很久以前就发布了这个，但我希望它能帮助别人

这是源代码（C#）：

Image Image=新图像（@“D:\final.bmp”）；
CvInvoke.cvShowImage（“图像1”，图像）；
var等高线=image.FindContours（）；
while（等高线！=null）
{
CvInvoke.cvDrawContours（图像，轮廓，新灰度（255）.MCvScalar，新灰度（255）.MCvScalar，0，-1，Emgu.CV.CvEnum.LINE_TYPE.CV_AA，新DPoint（0,0））；
等高线=等高线.HNext；
}
CvInvoke.cvShowImage（“图像2”，图像）；

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如果有来自边的点，则可以使用FillConversionPoly（）或fillPoly（）（如果多边形不是凸的）

从边获取点的一种方法是执行findContours（）->approxPolyDP（）

只是一个附录

void cvFillHoles（cv:：Mat&input）
{
//假设输入为uint8黑白（0或1）
//此函数模拟imfill（图像，'hole'）
cv:：Mat holes=input.clone（）；
cv:：泛洪填充（孔，cv:：Point2i（0,0），cv:：Scalar（1））；
对于（int i＝0；i）我一直在网上寻找合适的<强> imSuff<强>函数（如MATLAB中的一个），但是用OpenCV在C++中工作。经过一些研究，我终于想出了一个解决方案：

IplImage* imfill(IplImage* src)
{
    CvScalar white = CV_RGB( 255, 255, 255 );

    IplImage* dst = cvCreateImage( cvGetSize(src), 8, 3);
    CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(0);
    CvSeq* contour = 0;

    cvFindContours(src, storage, &contour, sizeof(CvContour), CV_RETR_CCOMP, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE );
    cvZero( dst );

    for( ; contour != 0; contour = contour->h_next )
    {
        cvDrawContours( dst, contour, white, white, 0, CV_FILLED);
    }

    IplImage* bin_imgFilled = cvCreateImage(cvGetSize(src), 8, 1);
    cvInRangeS(dst, white, white, bin_imgFilled);

    return bin_imgFilled;
}

为此：

结果是：

诀窍在于cvDrawContours函数的参数设置：
CVDraw轮廓（dst、轮廓、白色、白色、0、CV_填充）


dst=目标映像
轮廓=指向第一个轮廓的指针
白色=用于填充轮廓的颜色
0=绘制轮廓的最大级别。如果为0，则仅绘制轮廓
CV_FILLED=绘制轮廓线的厚度。如果为负值（例如，=CV_FILLED），则绘制轮廓线内部

更多信息请参见openCV文档

可能有一种方法可以直接将“dst”作为二值图像获取，但我找不到如何将cvDrawContours函数与二值一起使用。
我制作了一个简单的函数，相当于matlab的imfill（'holes'）.我并没有在很多情况下测试过它，但到目前为止它已经成功了。我在边缘图像上使用它，但它可以接受任何类型的二值图像，比如阈值操作

一个洞只不过是一组在填充背景时无法“到达”的像素，所以

void fillEdgeImage(cv::Mat edgesIn, cv::Mat& filledEdgesOut) const
{
    cv::Mat edgesNeg = edgesIn.clone();

    cv::floodFill(edgesNeg, cv::Point(0,0), CV_RGB(255,255,255));
    bitwise_not(edgesNeg, edgesNeg);
    filledEdgesOut = (edgesNeg | edgesIn);

    return;
}

下面是一个示例结果

最近，我也在寻找这个问题的解决方案。在这里，我实现了的想法如下：

#include <iostream>
using namespace std;
#include <cv.h>
#include <cxcore.h>
#include <highgui.h>
using namespace cv;

int main()
{
    IplImage *im = cvLoadImage("coin.png",CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH);
    IplImage *hole = cvCreateImage(cvSize(im->width,im->height),8,1);
    cvShowImage("Original",im);

    cvCopyImage(im,hole);
    cvFloodFill(hole,cvPoint(0,0),cvScalar(255));
    cvShowImage("Hole",hole);
    cvSaveImage("hole.png",hole);

    cvNot(hole,hole);
    cvAdd(im,hole,im);
    cvShowImage("FillHole",im);
    cvSaveImage("fillHole.png",im);

    cvWaitKey(0);
    system("pause");
    return 0;
} 

#包括
使用名称空间std；
#包括
#包括
#包括
使用名称空间cv；
int main（）
{
IplImage*im=cvLoadImage（“coin.png”，CV\u LOAD\u IMAGE\u ANYDEPTH）；
IplImage*hole=cvCreateImage（cvSize（im->width，im->height），8,1）；
cvShowImage（“原件”，im）；
cvCopyImage（im，孔）；
Cv洪水填充（孔、Cv点（0,0）、Cv标量（255））；
cvShowImage（“孔”，孔）；
cvSaveImage（“hole.png”，hole）；
cvNot（孔，孔）；
cvAdd（im，hole，im）；
cvShowImage（“填充孔”，im）；
cvSaveImage（“fillHole.png”，im）；
cvWaitKey（0）；
系统（“暂停”）；
返回0；
} 

希望这会有帮助。
太棒了，Amro！谢谢！！！非常好。我正试图找出如何在不依赖
imfill
中的
holes
标志的情况下实现这一点。我想在OpenCV Python上实现这一点，您已经为我指明了方向。
IplImage* imfill(IplImage* src)
{
    CvScalar white = CV_RGB( 255, 255, 255 );

    IplImage* dst = cvCreateImage( cvGetSize(src), 8, 3);
    CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(0);
    CvSeq* contour = 0;

    cvFindContours(src, storage, &contour, sizeof(CvContour), CV_RETR_CCOMP, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE );
    cvZero( dst );

    for( ; contour != 0; contour = contour->h_next )
    {
        cvDrawContours( dst, contour, white, white, 0, CV_FILLED);
    }

    IplImage* bin_imgFilled = cvCreateImage(cvGetSize(src), 8, 1);
    cvInRangeS(dst, white, white, bin_imgFilled);

    return bin_imgFilled;
}

void fillEdgeImage(cv::Mat edgesIn, cv::Mat& filledEdgesOut) const
{
    cv::Mat edgesNeg = edgesIn.clone();

    cv::floodFill(edgesNeg, cv::Point(0,0), CV_RGB(255,255,255));
    bitwise_not(edgesNeg, edgesNeg);
    filledEdgesOut = (edgesNeg | edgesIn);

    return;
}

#include <iostream>
using namespace std;
#include <cv.h>
#include <cxcore.h>
#include <highgui.h>
using namespace cv;

int main()
{
    IplImage *im = cvLoadImage("coin.png",CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH);
    IplImage *hole = cvCreateImage(cvSize(im->width,im->height),8,1);
    cvShowImage("Original",im);

    cvCopyImage(im,hole);
    cvFloodFill(hole,cvPoint(0,0),cvScalar(255));
    cvShowImage("Hole",hole);
    cvSaveImage("hole.png",hole);

    cvNot(hole,hole);
    cvAdd(im,hole,im);
    cvShowImage("FillHole",im);
    cvSaveImage("fillHole.png",im);

    cvWaitKey(0);
    system("pause");
    return 0;
}