泛洪填充在很多的地方都用用处。下面我们就会讲RIO 与泛洪填充

src1 = cv.imread("C:/Users/w/Pictures/Saved Pictures/4.png") // 从电脑里面读取一张照片出来

cv.namedWindow("hello", cv.WINDOW_AUTOSIZE) //创建一个窗口

face = src1[200:650, 300:700] //选取src1 图片的一个区域，我这个区域选的是 图像的头

cv.imshow("hello", face) // 在窗口里面显示被截取的图片

gray = cv.cvtColor(face, cv.COLOR_BGR2GRAY) // 将截取的图片转化为灰度图像

backface = cv.cvtColor(gray, cv.COLOR_BAYER_BG2BGR) //再将灰度图像转回到BGR图像，这时灰度图像是不会变成彩色图像的，

src1[200:650, 300:700] = backface //再将灰度图像返回到原图像中去

cv.imshow("face", src1) // 这个时候原图像就会有一部分变成了灰度图像了。

这就是RIO操作，在一个RIO区域里面进行了我们想要的操作，这种操作可以用在添加不同的图像为一个图像里面。

获取RIO的区域是通过numpy库进行的一个选择的操作

接下来我们介绍一下泛洪填充，

代码和注释如下：

def fill_color_demo(image): //定义一个方法

copyImg = image.copy() //copy一张图像出来

h, w = image.shape[:2] //把图像里面的前两个数分离出来，图像里面有三个值，包括 高 宽 通道 

mask = np.zeros([h+2, w+2], np.uint8) //在最外面padding一圈像素，

cv.floodFill(copyImg, mask, (30, 30), (0, 0, 255), (50, 50, 50), (100, 100, 100), cv.FLOODFILL_FIXED_RANGE) // 将copyImg 和mask 填充在一起，（30，30）是这个像素点的BGR的值，(0, 0, 255) 代表一种颜色， (30,30)点的BGR 值减去(50, 50, 50)，作为被覆盖像素点RGB的低值，低于这个值的像素点不会被覆盖， (30,30)点的BGR 值加上(100, 100, 100)，作为被覆盖像素点RGB的高值，高于这个值的像素点不会被覆盖，

cv.imshow("fill color_demo", copyImg) 

def fill_binary(image): //定义一个方法

image = np.zeros([400,400,3],np.uint8) 创建一个400*400 通道数为3，值全为0的图像，

image[100:300, 100:300, :] =255 将所有层 100:300, 100:300的值给255

cv.imshow("fill binary",image) //所以显示出来的图像 中间会有一个白色矩形

mask = np.zeros([402,402,1],np.uint8)  //混合图像时，必须要在外面padding 一圈的全零像素

mask[101:301, 101:301]=0 一定要将mask 里面的像素点赋值为0

 cv.floodFill(image,mask,(200,200),(0,255,255), cv.FLOODFILL_MASK_ONLY) //(200,200) 指的时从哪个点开始填充

cv.imshow("fill_binary", image) 这没啥好说的

值得注意的是 cv.floodFill 里面的 cv.FLOODFILL_MASK_ONLY和cv.FLOODFILL_FIXED_RANGE 是不一样的，

cv.FLOODFILL_MASK_ONLY 不改变图像，只是填充遮掩层本身，当遮罩层为1的时候，就不会填充遮罩层，这就是为什么上面要把mask，设置为0的原因。

mask 的意思就是遮掩，忽略新的颜色值参数

cv.FLOODFILL_FIXED_RANGE 改变图像 泛洪填充