使用 Python-Pillow 填充图像

种子填充也称为洪水填充，是一种用于识别特定封闭区域中连接路径的算法。该算法具有一系列实际应用，例如 -

• 优化寻路
• Paint Bucket Tool 是在多个图像处理包中发现的通用工具，内部使用该算法
• Mazesolving 使用 Floodfill（与广度优先、深度优先等遍历算法和 A Star、Dijkstra 等寻路算法配对）
• 用于图像处理

可以通过多种方式实现该算法，例如-

• 扫描线填充（基于行/列的填充）
• 四/八路填埋场
• 阈值较少的 Floodfill（仅使用相同的像素值）

我们将利用洪水填充算法来完成图像处理任务。为此，我们将使用pillow库。要安装库，请在命令行中执行以下命令：-

pip install pillow

注意：一些 Linux 发行版倾向于预装Python和 Pillow

Syntax: ImageDraw.floodfill(image, seed_pos, replace_val, border-None, thresh=0)

Parameters:
image – Open Image Object (obtained via Image.open, Image.fromarray etc).
seed_pos – Seed position (coordinates of the pixel from where the seed value would be obtained).
replace_val – Fill color (the color value which would be used for replacement).
border – Optional border value (modifies path selection according to border color)
thresh – Optional Threshold Value (used to provide tolerance in floodfill, to incorporate similar valued pixel regions)

Return: NoneType (modifies the image in place, rather then returning then modified image)

例子：

使用的图像：

# Importing the pillow library's 
# desired modules
from PIL import Image, ImageDraw
   
# Opening the image (R prefixed to
# string in order to deal with '\'
# in paths)
img = Image.open(R"sample.png")
  
# Converting the image to RGB mode
img1 = img.convert("RGB") 
  
# Coordinates of the pixel whose value
# would be used as seed
seed = (263, 70)
   
# Pixel Value which would be used for
# replacement 
rep_value = (255, 255, 0)
   
# Calling the floodfill() function and 
# passing it image, seed, value and 
# thresh as arguments
ImageDraw.floodfill(img, seed, rep_value, thresh=50)
   
# Displaying the image
img.show()

输出：

解释：

• 在导入任务所需的必要模块后，我们首先创建一个图像对象（ 'PIL.Image.Image' ）。此图像对象充当图像文件的单独核心副本，可以单独使用。
• 然后为种子变量分配一个坐标值（图像的内部尺寸）。坐标是手动选取的，即用户应该输入有意选取的坐标值（像素坐标值可以通过使用img.getpixel(coord)来验证）。
• 从这些坐标获得的像素值将是图像内部要替换的像素值。
• 然后rep_value变量分配一个 RGB 颜色值（在本例中为黄色）。该值被分配为 RGB 元组，这对于我们的特定情况是特定的，因为我们的输入图像是 RGB 颜色空间（ img.mode == 'RGB' ）。

  注意： rep_value 变量将根据当前图像的图像模式包含值，即如果img.mode == "L"则 rep 值将不是具有 3 个分量的元组，而是整数。

• 然后通过传递 img、seed、rep_value 和 thresh 作为参数调用ImageDraw.floodfill()函数。由于ImageDraw.floodfill()函数在原地修改了传递的图像对象，因此我们不需要存储函数的返回值（Nonetype）。
• 最后，我们使用img.show() ( Image.show() ) 显示修改后的图像。