# imfill

填充图像区域和孔

函数库: TyImageProcessing

# 语法

BW2 = imfill(BW,locations)
BW2 = imfill(BW,locations,conn)
BW2 = imfill(BW,"holes")
BW2 = imfill(BW,conn,"holes")

I2 = imfill(I)
I2 = imfill(I,conn)

BW2 = imfill(BW)
BW2 = imfill(BW,0,conn)
BW2, locations_out = imfill(BW;nargout=2)

# 说明

# 二值图像

BW2 = imfill(BW,locations) 从 locations 中指定的点开始，对输入二值图像 BW 的背景像素执行泛洪填充运算。示例

BW2 = imfill(BW,locations,conn) 填充由 locations 定义的区域，其中 conn 指定连通性。

BW2 = imfill(BW,"holes") 填充输入二值图像 BW 中的孔。在此语法中，孔是无法通过从图像边缘填充背景来到达的一组背景像素。示例

BW2 = imfill(BW,conn,"holes") 填充二值图像 BW 中的孔，其中 conn 指定连通性。示例

# 灰度图像

I2 = imfill(I) 填充灰度图像 I 中的孔。在此语法中，孔定义为由较亮像素包围的一个暗像素区域。示例

I2 = imfill(I,conn) 填充灰度图像 I 中的孔，其中 conn 指定连通性。示例

# 交互式行为（暂不支持）

BW2 = imfill(BW) 在屏幕上显示二值图像 BW，要使用此语法，BW 必须为二维图像。

BW2, locations_out = imfill(BW;nargout=2) 返回在 locations_out 中的位置。要使用此语法，BW 必须为二维图像。

# 示例

从指定的起点填充图像

using TyImageProcessing

BW1 =
    Bool.(
        [
            1 0 0 0 0 0 0 0
            1 1 1 1 1 0 0 0
            1 0 0 0 1 0 1 0
            1 0 0 0 1 1 1 0
            1 1 1 1 0 1 1 1
            1 0 0 1 1 0 1 0
            1 0 0 0 1 0 1 0
            1 0 0 0 1 1 1 0
        ]
    );

BW2 = imfill(BW1, [3 3], 8)

BW2 = 
8×8 BitMatrix:
 1  0  0  0  0  0  0  0
 1  1  1  1  1  0  0  0
 1  1  1  1  1  0  1  0
 1  1  1  1  1  1  1  0
 1  1  1  1  1  1  1  1
 1  0  0  1  1  1  1  0
 1  0  0  0  1  1  1  0
 1  0  0  0  1  1  1  0

填充二值图像中的孔

将图像读入工作区。

using TyImageProcessing
using TyPlot

I = imread("coins.png");
figure()
imshow(I)
title("Original Image")

将图像转换为二值图像。

BW = imbinarize(I);
figure()
imshow(BW)
title("Original Image Converted to Binary Image")

填充二值图像中的孔并显示结果。

BW2 = imfill(BW, "holes");
figure()
imshow(BW2)
title("Filled Image")

填充灰度图像中的孔

using TyImageProcessing
using TyPlot

I = imread("tire.tif");
I2 = imfill(I);
figure(), imshow(I), figure(), imshow(I2)

# 输入参数

BW — 二值图像

逻辑数组

二值图像，指定为任意维度的逻辑数组。

数据类型： Bool

locations — 标识像素位置的线性索引

正整数组成的数值向量 | 正整数组成的二维数值矩阵

标识像素位置的线性索引，指定为正整数组成的数值向量或二维数值矩阵。如果 locations 是 p×1 向量，则它包含起始位置的线性索引。如果 locations 是 p×ndims(BW) 矩阵，则每行包含一个起始位置的数组索引。

数据类型： Float64

I — 灰度图像

数值数组

灰度图像，指定为任意维度的数值数组。

conn — 像素连通性

4 | 8 | 6 | 18 | 26 | 由 0 和 1 组成的 3×3×...×3 矩阵

像素连通性，指定为下表中的值之一。对于二维图像，默认连通性是 4，对于三维图像，默认连通性是 6。

二维连通

值	意义
4	如果像素的边缘相互接触，则这些像素具有连通性。如果两个相邻像素都为 on 并在水平或垂直方向上连通，则它们是同一对象的一部分。	当前像素以灰色显示。
8	如果像素的边缘或角相互接触，则这些像素具有连通性。如果两个相邻像素都为 on 并在水平、垂直或对角线方向上连通，则它们是同一对象的一部分。	当前像素以灰色显示。

三维连通

值	意义
6	如果像素的面接触，则这些像素具有连通性。如果两个相邻像素都为 on 并以如下方式连通，则它们是同一对象的一部分：在所列方向之一上连通：内、外、左、右、上、下	当前像素是立方体的中心。
18	如果像素的面或边缘接触，则这些像素具有连通性。如果两个相邻像素都为 on 并以如下方式连通，则它们是同一对象的一部分：在所列方向之一上连通：内、外、左、右、上、下在两个方向的组合上连通，如右下或内上	当前像素是立方体的中心。
26	如果像素的面、边缘或角接触，则这些像素具有连通性。如果两个相邻像素都为 on 并以如下方式连通，则它们是同一对象的一部分：在所列方向之一上连通：内、外、左、右、上、下在两个方向的组合上连通，如右下或内上在三个方向的组合上连通，如内右上或内左下	当前像素是立方体的中心。