python(scipy)实现填充孔洞的方法(非常类似于MATLAB的imfill)

填充二值图像的孔洞是一个非常常见的方法，因为某些原因我不得不用python来写我的程序，当我想要使用类似于MATLAB 中的imfill 方法时， 我最初发现的是opencv 中的cv2.floodFill 的方法，其实现的过程有点麻烦，而且实现的效果不尽人意。在意外中发现scipy库已经实现了填充孔洞的方法，而且实现的过程如同MATLAB那样的简洁。

1、使用Matlab 的imfill 进行填充图像

imfill是matlab的一个函数，在http://www.mathworks.cn/cn/help/images/ref/imfill.html 中有详细的讲解。

简单的举例：

clc;
clear;
BW = im2bw( imread('imfilltest.tif'));
imshow(BW);
holes = imfill(BW, 'holes');BW(~holes) = 1; 
figure,imshow(holes);

2、使用python-opencv实现孔洞的填充

这个方法也不多fei话，直接上实现的代码

im_floodfill = mask.copy()
maskS = np.zeros((imgClean.shape[0] + 2, imgClean.shape[1] + 2), dtype=np.uint8)
cv2.floodFill(im_floodfill, maskS, (0, 0), 255)  # 核心代码
im_floodfill_inv = cv2.bitwise_not(im_floodfill)
im_out = mask | im_floodfill_inv

3、使用python（scipy）中的scipy.ndimage.binary_fill_holes来填充孔洞

这个方法跟MATLAB的imfill一样简洁方便。官网见链接

语法：

scipy.ndimage.binary_fill_holes(input,structure=None,output=None, origin=0)

参数说明：

• input：待填充的二值图像
• structure：用于计算的结构元素。大尺寸的元素可以使计算速度更快，但可能会漏掉与背景被薄区域隔开的洞。默认元素(具有等于1的方形连通性)会产生直观的结果，其中输入中的所有孔都已填充。
• output：已经填充的输出结果
• origin：结构元素的位置。

举例说明：

from scipy import ndimagea = np.zeros((5, 5), dtype=int)
a[1:4, 1:4] = 1
a[2,2] = 0
a
# array([[0, 0, 0, 0, 0],
#        [0, 1, 1, 1, 0],
#        [0, 1, 0, 1, 0],
#        [0, 1, 1, 1, 0],
#        [0, 0, 0, 0, 0]])ndimage.binary_fill_holes(a).astype(int)
# array([[0, 0, 0, 0, 0],
#        [0, 1, 1, 1, 0],
#        [0, 1, 1, 1, 0],
#        [0, 1, 1, 1, 0],
#        [0, 0, 0, 0, 0]])# Too big structuring element
ndimage.binary_fill_holes(a, structure=np.ones((5,5))).astype(int)
# array([[0, 0, 0, 0, 0],
#        [0, 1, 1, 1, 0],
#        [0, 1, 0, 1, 0],
#        [0, 1, 1, 1, 0],
#        [0, 0, 0, 0, 0]])