opencv 加深图片颜色 opencv图像填充颜色

漫水填充：

漫水填充法是一种用特定颜色填充连通区域，通过设置可连通像素的上下限以及连通方式来达到不同的填充效果的方法，主要针对连通区域 

漫水填充常被用来标记或分离图像的一部分，以便对其进行进一步处理或分析，也可以用来输入图像获得掩码区域，掩码会加速处理过程，或只处理掩码指定的像素点。

最最通俗的讲法：类似于ps的魔术棒功能

OpenCV中有两个版本的FloodFill函数，一个是带掩膜的，一个是不带掩膜的

掩膜mask，用于进一步哪些区域将被填充颜色，比如对同一图像进行多次填充。

这两种方法都必须在图片选择一个种子点，然后把临近去的所有相似点填充上同样的颜色。

int floodFill(InputOutputArray image, Point seePoint,Scalar newVal,Rect *rect = 0,Scalar loDiff=Scalar(),int flags = 4)

int floodFill(InputOutputArray image,InputOutputArray mask,Point seePoint,Scalar newVal,Rect *rect = 0,Scalar loDiff=Scalar(),int flags = 4)

一参为输入输出1通道或3通道的，8位浮点图像，二参掩膜，长宽均要比输入图像image大上两个像素点，三参，起始的种子点，四参，绘制连通区域颜色的通道值，四参，重绘区域的最小值，默认值为0，六参，当前观察像素点与其邻域像素值的颜色或灰度的负差最大值，七参为正差最大值，八参为操作位标识符

下面是无掩膜参数的测试程序

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

static Mat src;
static Point p;

static void on_mouse(int evenet,int x, int y, int flags, void*);

static void on_mouse(int evenet, int x, int y, int flags, void*) {
	if (evenet == EVENT_LBUTTONDOWN) {
		p.x = x;
		p.y = y;
		floodFill(src, p, Scalar(240, 128, 128), new Rect, Scalar(10, 10, 10), Scalar(10, 10, 10));
		imshow("漫水填充", src);
	}
}

int main(int argc, char** argv) {
	src = imread("E://hashiqi.jpg");
	namedWindow("原图", 1);
	namedWindow("漫水填充", 1);
	imshow("原图", src);
	setMouseCallback("原图", on_mouse,&src);
	waitKey(0);
}

从函数原型上来看，

int cv::floodFill( InputOutputArray _image, Point seedPoint,//不带mask
                  Scalar newVal, Rect* rect,
                  Scalar loDiff, Scalar upDiff, int flags )
{
    CV_INSTRUMENT_REGION()
 
    return floodFill(_image, Mat(), seedPoint, newVal, rect, loDiff, upDiff, flags);
}

无掩膜的方法，本质上是传了个空的Mat对象

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;

//全局变量声明部分
Mat g_srcImage, g_dstImage, g_grayImage, g_maskImage;//定义原始图、目标图、灰度图、掩膜图
int g_nFillMode = 1;//漫水填充的模式
int g_nLowDifference = 20, g_nUpDifference = 20;//负差最大值，正差最大值
int g_nConnectivity = 4;//表示floodFill函数标识符低八位的连通值
bool g_bIsColor = true;//是否为彩色图的标识符布尔值
bool g_bUseMask = false;//是否显示掩膜窗口的布尔值
int g_nNewMaskVal = 255;//新的重新绘制的像素值

//===============【onMouse()函数】=======================
static void onMouse(int event, int x, int y, int, void*) {
	//若鼠标左键没有按下，便返回
	if (event != EVENT_LBUTTONDOWN)
		return;

	//-----------------【<1>调用floodFill函数之前的参数准备部分】-------------
	Point seed = Point(x, y);
	int LowDifference = g_nFillMode == 0 ? 0 : g_nLowDifference;
	int UpDifference = g_nFillMode == 0 ? 0 : g_nUpDifference;

	//标识符的0~7位为g_nConnectivity，8~15位为g_nNewMaskVal左移8位的值，16~23位为CV_FLOODFILL_FIXED_RANGE或者0
	int flags = g_nConnectivity + (g_nNewMaskVal << 8) + (g_nFillMode == 1 ? FLOODFILL_FIXED_RANGE : 0);

	//随机生成BGR值
	int b = (unsigned)theRNG() & 255;//随机返回一个0~255之间的值
	int g = (unsigned)theRNG() & 255;
	int r = (unsigned)theRNG() & 255;
	Rect ccomp;//定义重绘区域的最小边界矩阵区域

	Scalar newVal = g_bIsColor ? Scalar(b, g, r) : Scalar(r * 0.299 + g * 0.587 + b * 0.114);

	Mat dst = g_bIsColor ? g_dstImage : g_grayImage;//目标图的赋值
	int area;

	//---------------------【<2>正式调用floodFill函数】------------------
	if (g_bUseMask) {
		//阈值二值化
		threshold(g_maskImage, g_maskImage, 1, 128, THRESH_BINARY);

		area = floodFill(dst, g_maskImage, seed, newVal, &ccomp, Scalar(LowDifference, LowDifference, LowDifference), Scalar(UpDifference, UpDifference, UpDifference), flags);

		imshow("mask", g_maskImage);
	}
	else {
		area = floodFill(dst, seed, newVal, &ccomp, Scalar(LowDifference, LowDifference, LowDifference), Scalar(UpDifference, UpDifference, UpDifference), flags);
	}
	imshow("效果图", dst);
	cout << area << " 个像素被重新绘制\n";
}

//main()函数
int main(int argc, char** argv) {
	//载入原图
	g_srcImage = imread("E://hashiqi.jpg", 1);
	if (!g_srcImage.data) {
		printf("读取g_srcImage错误！\n");
		return false;
	}

	g_srcImage.copyTo(g_dstImage);//复制原图到目标图
	cvtColor(g_srcImage, g_grayImage, COLOR_BGR2GRAY);//转为灰度图到g_grayImage

	g_maskImage.create(g_srcImage.rows + 2, g_srcImage.cols + 2, CV_8UC1);//用原图尺寸初始化掩膜mask

	namedWindow("效果图", WINDOW_AUTOSIZE);

	//创建Trackbar
	createTrackbar("负差最大值", "效果图", &g_nLowDifference, 255, 0);
	createTrackbar("正差最大值", "效果图", &g_nUpDifference, 255, 0);

	//鼠标回调函数
	setMouseCallback("效果图", onMouse, 0);

	//循环轮询按键
	while (1) {
		//先显示效果图
		imshow("效果图", g_bIsColor ? g_dstImage : g_grayImage);

		//获取按键键盘
		int c = waitKey(0);
		//判断ESC是否按下，按下退出
		if (c == 27) {
			cout << "程序退出........、\n";
			break;
		}

		//根据按键不同进行不同的操作
		switch ((char)c) {
			//如果键盘1被按下，效果图在灰度图和彩色图之间转换
		case '1':
			if (g_bIsColor) {//若原来为彩色图，转换为灰度图，并将掩膜mask所有元素设置为0
				cout << "键盘‘1’按下，切换彩色/灰度模式，当前操作将【彩色模式】切换为【灰度模式】" << endl;
				cvtColor(g_srcImage, g_grayImage, COLOR_BGR2GRAY);
				g_maskImage = Scalar::all(0);//将mask所有元素设置为0
				g_bIsColor = false;
			}
			else {
				cout << "键盘‘1’按下，切换彩色/灰度模式，当前操作将【灰度模式】切换为【彩色模式】" << endl;
				g_srcImage.copyTo(g_dstImage);
				g_maskImage = Scalar::all(0);
				g_bIsColor = true;
			}
		case '2':
			if (g_bUseMask) {
				destroyWindow("mask");
				g_bUseMask = false;
			}
			else {
				namedWindow("mask", 0);
				g_maskImage = Scalar::all(0);
				imshow("mask", g_maskImage);
				g_bUseMask = true;
			}
			break;
		case '3'://如果键盘3被按下，恢复原始图像
			cout << "按下键盘‘3’，恢复原始图像\n";
			g_srcImage.copyTo(g_dstImage);
			cvtColor(g_srcImage, g_grayImage, COLOR_BGR2GRAY);
			g_maskImage = Scalar::all(0);
			break;
		case '4':
			cout << "键盘‘4’被按下，使用空范围的漫水填充\n";
			g_nFillMode = 0;
			break;
		case '5':
			cout << "键盘‘5’被按下，使用渐变、固定范围的漫水填充\n";
			g_nFillMode = 1;
			break;
		case '6':
			cout << "键盘‘6’被按下，使用渐变、浮动范围的漫水填充\n";
			g_nFillMode = 2;
			break;
		case '7':
			cout << "键盘‘7’被按下，操作标识符的低八位使用4位的连接模式\n";
			g_nConnectivity = 4;
			break;
		case '8':
			cout << "键盘‘8’被按下，操作标识符的低八位使用8为的连接模式\n";
			g_nConnectivity = 8;
			break;
		}

	}

	return 0;

}

至于掩膜的阈值二值化操作：

图像的二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，这样将使整个图像呈现出明显的黑白效果。在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位，图像的二值化使图像中数据量大为减少，从而能凸显出目标的轮廓。OpenCV中提供了函数cv::threshold();

type类型根据需要自行查询