opencv-基于c++实现的opencv图像处理算法之图像分割算法分水岭算法.zip资源-CSDN下载

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在计算机视觉领域，OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的工具，它提供了丰富的函数和算法用于图像处理和分析。本文将深入探讨如何使用C++语言通过OpenCV库实现图像分割中的分水岭算法。图像分割是图像分析的关键步骤，旨在将图像划分为多个具有相似特征的区域，从而提取有用信息或识别目标。我们要了解分水岭算法的基本原理。分水岭算法源自地理学中的分水岭概念，将图像看作地形图，其中高像素值代表山峰，低像素值代表谷地。通过模拟雨水填充这些山谷并形成河流，最终在山峰处形成分水岭，这个过程就实现了图像的分割。在数字图像处理中，这个过程转化为标记像素并连接相似区域。在OpenCV中，我们可以使用`cv::watershed()`函数来实现分水岭算法。但在这之前，需要进行预处理，包括： 1. **边缘检测**：通常使用Canny、Sobel或Laplacian等算子检测图像边缘，这有助于确定图像中的关键边界。 2. **膨胀和腐蚀**：使用形态学操作（如膨胀和腐蚀）来消除噪声，连接小的分离区域，并减小区域之间的空隙。 3. **标记图像**：创建一个与原图像大小相同的标记图像，每个区域用不同的颜色或数值标记，边缘点标记为-1。以下是一个简单的C++代码示例，展示了如何使用OpenCV实现分水岭算法： ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/imgproc.hpp> int main() { cv::Mat img = cv::imread("input_image.jpg"); // 读取原始图像 cv::Mat gray, edges, markers; cv::cvtColor(img, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY); // 转换为灰度图像 cv::Canny(gray, edges, 50, 150); // 边缘检测 // 进行膨胀和腐蚀操作，此处仅示例，实际应用可能需要调整参数 cv::Mat kernel = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(3, 3)); cv::morphologyEx(edges, edges, cv::MORPH_DILATE, kernel); cv::morphologyEx(edges, edges, cv::MORPH_ERODE, kernel); // 初始化标记图像 markers = cv::Mat::zeros(img.size(), CV_32SC1); markers.setTo(1, edges != 0); // 将边缘标记为1 // 执行分水岭算法 cv::watershed(img, markers); // 将结果转换回BGR格式 markers.convertTo(markers, CV_8UC3, std::vector<float>(3, 255)); markers.setTo(cv::Scalar(0, 0, 255), markers == -1); // 背景区域设为红色 cv::imshow("Watershed Segmentation", markers); cv::waitKey(); return 0; } ``` 这段代码中，我们首先读取图像，将其转换为灰度，然后应用Canny边缘检测。接下来，通过形态学操作改进边缘，并创建标记图像。调用`cv::watershed()`函数进行分割，并显示结果。需要注意的是，分水岭算法对初始标记图像敏感，因此在实际应用中可能需要根据具体场景调整边缘检测和标记过程。此外，由于过度分割问题，分水岭算法可能会产生过多的分割区域，可以结合其他方法如区域生长、聚类等进行后处理，以优化分割效果。总结，OpenCV通过C++实现的分水岭算法是一种强大的图像分割技术，适用于多种应用场景，例如医学图像分析、物体识别等。通过理解算法原理并掌握OpenCV库的使用，开发者能够高效地解决复杂图像处理任务。

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opencv_基于c++实现的opencv图像处理算法之图像分割算法分水岭算法

watershed_demo.cpp 4KB

#include <opencv2/core/utility.hpp> #include "opencv2/imgproc.hpp" #include "opencv2/imgcodecs.hpp" #include "opencv2/highgui.hpp" #include <cstdio> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; static void help() { cout << "\nThis program demonstrates the famous watershed segmentation algorithm in OpenCV: watershed()\n" "Usage:\n" "./watershed [image_name -- default is ../data/fruits.jpg]\n" << endl; cout << "Hot keys: \n" "\tESC - quit the program\n" "\tr - restore the original image\n" "\tw or SPACE - run watershed segmentation algorithm\n" "\t\t(before running it, *roughly* mark the areas to segment on the image)\n" "\t (before that, roughly outline several markers on the image)\n"; } Mat markerMask, img; Point prevPt(-1, -1); static void onMouse(int event, int x, int y, int flags, void*) { if (x < 0 || x >= img.cols || y < 0 || y >= img.rows) return; if (event == EVENT_LBUTTONUP || !(flags & EVENT_FLAG_LBUTTON)) prevPt = Point(-1, -1); else if (event == EVENT_LBUTTONDOWN) prevPt = Point(x, y); else if (event == EVENT_MOUSEMOVE && (flags & EVENT_FLAG_LBUTTON)) { Point pt(x, y); if (prevPt.x < 0) prevPt = pt; line(markerMask, prevPt, pt, Scalar::all(255), 1, 8, 0); line(img, prevPt, pt, Scalar::all(255), 1, 8, 0); prevPt = pt; imshow("image", img); } } int main(int argc, char** argv) { cv::CommandLineParser parser(argc, argv, "{help h | | }{ @input | I:/Learning-and-Practice/2019Change/Image process algorithm/Img/Fig0943(a)(dark_blobs_on_light_background).tif | }"); if (parser.has("help")) { help(); return 0; } string filename = parser.get<string>("@input"); Mat img0 = imread(filename, 1), imgGray; if (img0.empty()) { cout << "Couldn'g open image " << filename << ". Usage: watershed <image_name>\n"; return 0; } help(); namedWindow("image", 1); img0.copyTo(img); cvtColor(img, markerMask, COLOR_BGR2GRAY); cvtColor(markerMask, imgGray, COLOR_GRAY2BGR); markerMask = Scalar::all(0); imshow("image", img); setMouseCallback("image", onMouse, 0); for (;;) { char c = (char)waitKey(0); if (c == 27) break; if (c == 'r') { markerMask = Scalar::all(0); img0.copyTo(img); imshow("image", img); } if (c == 'w' || c == ' ') { int i, j, compCount = 0; vector<vector<Point> > contours; vector<Vec4i> hierarchy; findContours(markerMask, contours, hierarchy, RETR_CCOMP, CHAIN_APPROX_SIMPLE); if (contours.empty()) continue; Mat markers(markerMask.size(), CV_32S); markers = Scalar::all(0); int idx = 0; for (; idx >= 0; idx = hierarchy[idx][0], compCount++) drawContours(markers, contours, idx, Scalar::all(compCount + 1), -1, 8, hierarchy, INT_MAX); if (compCount == 0) continue; vector<Vec3b> colorTab; for (i = 0; i < compCount; i++) { int b = theRNG().uniform(0, 255); int g = theRNG().uniform(0, 255); int r = theRNG().uniform(0, 255); colorTab.push_back(Vec3b((uchar)b, (uchar)g, (uchar)r)); } double t = (double)getTickCount(); Mat tmp = Mat::zeros(markers.size(), CV_8U); markers.convertTo(tmp, CV_8U, 255); imshow("markers",tmp); watershed(img0, markers); t = (double)getTickCount() - t; printf("execution time = %gms\n", t*1000. / getTickFrequency()); Mat wshed(markers.size(), CV_8UC3); // paint the watershed image for (i = 0; i < markers.rows; i++) for (j = 0; j < markers.cols; j++) { int index = markers.at<int>(i, j); if (index == -1) wshed.at<Vec3b>(i, j) = Vec3b(255, 255, 255); //边界 else if (index <= 0 || index > compCount) wshed.at<Vec3b>(i, j) = Vec3b(0, 0, 0); else wshed.at<Vec3b>(i, j) = colorTab[index - 1]; } wshed = wshed*0.5 + imgGray*0.5; imshow("watershed transform", wshed); } } return 0; }

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