Opencv实现用于图像分割分水岭算法

Opencv实现用于图像分割分水岭算法 Opencv实现用于图像分割分水岭算法是计算机视觉领域中的一种常用技术，主要用于图像分割，特别是在处理紧挨在一起的对象时。该算法基于掩模的分水岭算法，通过设置哪些山谷点会汇合，哪些不会，来实现交互式的图像分割。 分水岭算法的原理是将灰度图像看成拓扑平面，灰度值高的区域看成山峰，灰度值低的区域看成山谷。然后，向每一个山谷中灌不同颜色的水，随着水的位的升高，不同山谷的水就会相遇汇合。为了防止不同山谷的水汇合，我们需要在水汇合的地方构建起堤坝。这个过程不断的灌水，不断的构建堤坝直到所有的山峰都被水淹没。我们构建好的堤坝就是对图像的分割。 但是，分水岭算法通常都会得到过度分割的结果，这是由噪声或者图像中其他不规律的因素造成的。为了减少这种影响，OpenCV 采用了基于掩模的分水岭算法。在这种算法中，我们要设置哪些山谷点会汇合，哪些不会，这是一种交互式的图像分割。 在 OpenCV 中，我们可以使用函数 cv2.watershed() 来实现分水岭算法。这个函数需要一个掩模作为输入，掩模中标记了哪些区域肯定是前景，哪些区域肯定是背景，哪些区域不能确定。在实现分水岭算法时，我们首先需要对图像进行阈值化，然后对图像进行形态学操作，去除噪声和小的空洞。接着，我们可以使用距离变换来找到肯定不是硬币的区域。我们可以使用分水岭算法来实现图像分割。 在代码中，我们可以使用以下步骤来实现图像分割： 1. 读取图像 2. 将图像转换为灰度图像 3. 对图像进行阈值化 4. 对图像进行形态学操作，去除噪声和小的空洞 5. 使用距离变换来找到肯定不是硬币的区域 6. 使用分水岭算法来实现图像分割 在下面的代码中，我们使用了 Otsu's 二值化来对图像进行阈值化，然后使用形态学中的开运算来去除噪声和小的空洞。接着，我们使用距离变换来找到肯定不是硬币的区域。我们使用分水岭算法来实现图像分割。 ``` import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread('image/coins.png') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU) kernel = np.ones((3,3),np.uint8) opening = cv2.morphologyEx(thresh,cv2.MORPH_OPEN,kernel,iterations=2) sure_bg = cv2.dilate(opening, kernel,iterations=3) dist_transform = cv2.distanceTransform(opening, 1, 5) ret, sure_fg = cv2.threshold(dist_transform, 0.7*dist_transform.max(), 255, 0) sure_fg = np.uint8(sure_fg) unknown = cv2.subtract(sure_bg, sure_fg) ``` 在上面的代码中，我们首先读取了图像，然后将图像转换为灰度图像。接着，我们对图像进行阈值化，然后使用形态学中的开运算来去除噪声和小的空洞。然后，我们使用距离变换来找到肯定不是硬币的区域。我们使用分水岭算法来实现图像分割。 Opencv实现用于图像分割分水岭算法是一种常用的图像分割技术，特别是在处理紧挨在一起的对象时。该算法基于掩模的分水岭算法，通过设置哪些山谷点会汇合，哪些不会，来实现交互式的图像分割。