1. 原理

孔洞指的是被前景像素点或者说感兴趣的像素点包围起来的区域，这个区域是我们不感兴趣的背景区域。

数字图像处理的孔洞填充的公式为：

$X_{k} = (X_{k-1} \bigoplus B)\cap I^{c} ,k =1,2,3....$

I 为前景像素，c 为补集

其实孔洞填充的步骤就是一个迭代的过程：

先设置一个填充的起始点，需要在孔洞的内部。如d图所示，然后被结构元B（图c）膨胀。

然后，为了将膨胀的结果限制在孔洞内部，需要和原图（图a）的补集（图b）相交（图e），因为如果不控制膨胀的结果的话，那么膨胀会填充整个区域，而膨胀结果和原图的补集相交，会使结果限制到我们感兴趣的区域内部，也就是孔洞。

其次，重复这个过程，直到第k步和第k+1的步骤结果相同，那么我们可以认为孔洞已经被填充完毕（图h）

最后，和原图相加即可（图i）

2. 漫水填充算法

注：这里的mask必须为图像长宽+2，且类型要是uint8

我们对下面图像做孔洞填充

# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np

def holefill(img):
    img_copy = img.copy()
    mask = np.zeros((img.shape[0]+2,img.shape[1]+2),dtype=np.uint8)
    cv2.floodFill(img,mask,(0,0),255)
    img_inverse = cv2.bitwise_not(img)
    dst = cv2.bitwise_or(img_copy,img_inverse)
    return dst

img = cv2.imread('hole.png',0)
thresh , img = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY)

img_copy =img.copy()
dst = holefill(img)
cv2.imshow('img',np.hstack((img_copy,dst)))
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

?处理的结果为

代码详解：

1. 首先将图像进行二值化处理，转为二值图像

2. 通过图像的长和宽设置掩膜mask，类型为uint8

3. floodFill 会对原图像进行操作，所以事先需要拷贝图像，将漫水的种子设为（0，0）也就是图像的左上角，填充的颜色为255。虽然通过计算找到孔洞的位置，然后直接填充就可以，但是这样比较麻烦，且孔洞较多的时候不好处理。这里我们将除了前景像素点和孔洞的位置都填充为前景像素点，然后通过求反就可以得到所有的孔洞的位置

4. 最后将孔洞和原图相加即可