C++中实现OpenCV图像分割与分水岭算法攻略
1. 简介
图像分割是指将一幅图像分成若干个互不重叠、尽可能相似的区域,这些区域称之为图像分割区域。图像分割是图像处理、计算机视觉、模式识别等领域的一个重要问题,其应用广泛,如医学影像分析、自动驾驶、安防监控等。OpenCV是一个非常常用的计算机视觉库,提供了许多图像处理算法,其中包括了分水岭算法。
分水岭算法是一种多阈值分割方法,主要基于图像灰度值的局部极小值和极大值,将图形看做一幅地形图,两个不同的灰度级别之间的边界被视为山峰和山谷,对应着图像中的物体和背景,而一组同一灰度级内的相邻像素则是相对水平的高原区域。通过计算这个地形图中的势能和导向向量,将其转化为彩色图像中的区域分割问题,即求解势能的最小切分。该算法广泛应用于图像分割领域。
2. 步骤
步骤1:读取图像
打开图像文件,读取图像数据到内存,以便进一步操作。
Mat srcImage = imread("image.jpg");
步骤2:预处理图像
在进行分水岭算法之前,需要对原始图像进行预处理。为了增强图像的边缘信息,通常需要对其进行梯度变换。以灰度图像为例,在对其进行梯度变换后,可以得到一个类似于边缘检测结果的图像,这有利于进一步进行分割。
// 转换为灰度图像
Mat grayImage;
cvtColor(srcImage, grayImage, COLOR_BGR2GRAY);
// 进行梯度变换
Mat gradientX, gradientY, gradient;
Sobel(grayImage, gradientX, CV_32F, 1, 0, 3);
Sobel(grayImage, gradientY, CV_32F, 0, 1, 3);
subtract(gradientX, gradientY, gradient);
convertScaleAbs(gradient, gradient);
步骤3:进行分割
分水岭算法需要指定一些种子点,来指导其进行分割。这些种子点可以手动指定,也可以通过处理算法得到。在此例中,我们使用距离变换算法获取种子点。
// 进行距离变换
Mat distanceTransform;
distanceTransform(gradient, distanceTransform, DIST_L2, 3);
// 获取种子点
Mat seeds;
threshold(distanceTransform, seeds, 0.1 * distanceTransform.max(), 255, THRESH_BINARY);
seeds.convertTo(seeds, CV_32S);
步骤4:执行分水岭算法
分割过程需要对种子点进行标记,对于没有标记的像素,需要根据其邻近像素的标记值,决定将其归为哪个分割区域。可以使用OpenCV的watershed函数来执行分割。
// 执行分水岭算法
Mat markers;
watershed(srcImage, seeds);
3. 示例说明
示例1:对一幅示例图像进行分割
下面是一个使用分水岭算法对一张示例图像进行分割的示例代码:
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main() {
// 读取图像
Mat srcImage = imread("image.jpg");
// 转换为灰度图像并进行梯度变换
Mat grayImage;
cvtColor(srcImage, grayImage, COLOR_BGR2GRAY);
Mat gradientX, gradientY, gradient;
Sobel(grayImage, gradientX, CV_32F, 1, 0, 3);
Sobel(grayImage, gradientY, CV_32F, 0, 1, 3);
subtract(gradientX, gradientY, gradient);
convertScaleAbs(gradient, gradient);
// 进行距离变换获取种子点
Mat distanceTransform;
distanceTransform(gradient, distanceTransform, DIST_L2, 3);
Mat seeds;
threshold(distanceTransform, seeds, 0.1 * distanceTransform.max(), 255, THRESH_BINARY);
seeds.convertTo(seeds, CV_32S);
// 执行分水岭算法
Mat markers;
watershed(srcImage, seeds);
// 显示结果
imshow("Original Image", srcImage);
imshow("Segmented Image", markers);
waitKey();
return 0;
}
其中 image.jpg
是待分割的图像, Segmented Image
是分割后的图像。
示例2:读取视频进行实时分割
下面是一个使用分水岭算法实时分割视频的示例代码:
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main() {
VideoCapture capture("video.mp4");
if (!capture.isOpened()) {
printf("Failed to open video file!\n");
return -1;
}
Mat frame;
namedWindow("Original Video");
namedWindow("Segmented Video");
while (waitKey(25) != 'q') {
capture >> frame;
if (frame.empty()) {
printf("End of video file!\n");
break;
}
Mat grayImage;
cvtColor(frame, grayImage, COLOR_BGR2GRAY);
Mat gradientX, gradientY, gradient;
Sobel(grayImage, gradientX, CV_32F, 1, 0, 3);
Sobel(grayImage, gradientY, CV_32F, 0, 1, 3);
subtract(gradientX, gradientY, gradient);
convertScaleAbs(gradient, gradient);
Mat distanceTransform;
distanceTransform(gradient, distanceTransform, DIST_L2, 3);
Mat seeds;
threshold(distanceTransform, seeds, 0.1 * distanceTransform.max(), 255, THRESH_BINARY);
seeds.convertTo(seeds, CV_32S);
Mat markers;
watershed(frame, markers);
imshow("Original Video", frame);
imshow("Segmented Video", markers);
}
capture.release();
destroyAllWindows();
return 0;
}
其中 video.mp4
是待分割的视频文件,程序会读取视频帧并进行实时分割。
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