github官网源文件：https://github.com/opencv/opencv/tree/master/samples/python

最好是先克隆整个仓库下来，再测试里面的：floodfill.py、watershed.py、grabcut.py

 

基本原理：

floodfill

输入： 选定点，设置高低阈值

输出： 满足阈值的点组成的联通区域

算法： 寻找相邻（4或8连通）区域进行扩散，直到没有新的点可加入。

watershed

输入：marker，人工标记一些点（可以是一片区域），对希望区分出来的不同区域的点，赋以不同的值。

输出：算法根据marker的值，计算原图中每个点的归属。

算法：以标记图中的相应标记作为种子点，对梯度图像进行变换，当不同标记汇合时产生分水线。

grabcut

输入：选定前景区域或mask点，选取背景mask点

输出：分割后的前景mask点

算法：源于这样的假设，未标记的前景(背景)和标记的前景(背景)有相似的分布，区域是平滑和连通的。