C++中实现OpenCV图像分割与分水岭算法

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。