OpenCV半小时掌握基本操作之分水岭算法

下面是详细的讲解 "OpenCV半小时掌握基本操作之分水岭算法" 的完整攻略。

一、前置知识

在学习 OpenCV 的分水岭算法之前，需要掌握以下基本知识：

• 图像的读取和显示。
• 彩色图像与灰度图像的相互转换。
• 图像的二值化处理。
• 腐蚀、膨胀、开操作和闭操作等基本形态学操作。

二、分水岭算法原理

分水岭算法是一种基于图像的分割方法，它的原理是将图像看作一个地形图，使用水从每个种子点（即分割出的物体的一个像素）开始涌起，最终水流会汇聚到一定的平面上。然后，我们就可以将图像分成多个连通域，每个连通域都是一个独立物体。

三、分水岭算法步骤

分水岭算法的步骤如下：

1. 读取原始图像。
2. 将原始图像转换成灰度图像。
3. 通过形态学操作，对灰度图像进行处理。
4. 计算灰度图像的梯度信息。
5. 找到种子点，即分割出的物体的一个像素。
6. 对种子点进行标记，并对相邻像素进行标记。
7. 通过分水岭算法得到分割图像。

四、分水岭算法的代码实现

下面通过两个示例，演示分水岭算法的代码实现。

示例1：分割彩色图像

import cv2 as cv
import numpy as np

img = cv.imread('test.jpg')
gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY_INV + cv.THRESH_OTSU)

# 进行形态学操作
kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
opening = cv.morphologyEx(thresh, cv.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2)

# 计算灰度图像的梯度信息
sure_bg = cv.dilate(opening, kernel, iterations=3)
dist_transform = cv.distanceTransform(opening, cv.DIST_L2, 5)
ret, sure_fg = cv.threshold(dist_transform, 0.7 * dist_transform.max(), 255, 0)

# 找到未知区域
sure_fg = np.uint8(sure_fg)
unknown = cv.subtract(sure_bg, sure_fg)

# 对未知区域进行标记
ret, markers = cv.connectedComponents(sure_fg)

# 将所有标记加1，使得未知区域的标记为1
markers = markers + 1

# 将未知区域的标记为0
markers[unknown == 255] = 0

# 分水岭算法得到分割图像
markers = cv.watershed(img, markers)
img[markers == -1] = [255, 0, 0]

cv.imshow('img', img)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

示例2：分割灰度图像

import cv2 as cv
import numpy as np

img = cv.imread('test.jpg', 0)
ret, thresh = cv.threshold(img, 0, 255, cv.THRESH_BINARY_INV + cv.THRESH_OTSU)

# 进行形态学操作
kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
opening = cv.morphologyEx(thresh, cv.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2)

# 计算灰度图像的梯度信息
sure_bg = cv.dilate(opening, kernel, iterations=3)
dist_transform = cv.distanceTransform(opening, cv.DIST_L2, 5)
ret, sure_fg = cv.threshold(dist_transform, 0.7 * dist_transform.max(), 255, 0)

# 找到未知区域
sure_fg = np.uint8(sure_fg)
unknown = cv.subtract(sure_bg, sure_fg)

# 对未知区域进行标记
ret, markers = cv.connectedComponents(sure_fg)

# 将所有标记加1，使得未知区域的标记为1
markers = markers + 1

# 将未知区域的标记为0
markers[unknown == 255] = 0

# 分水岭算法得到分割图像
markers = cv.watershed(img, markers)
img[markers == -1] = 255

cv.imshow('img', img)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

五、总结

在学习分水岭算法之前，需要掌握一些基本知识。分水岭算法是一种基于图像的分割方法，可以将图像分成多个连通域，每个连通域都是一个独立物体。分水岭算法的步骤包括：读取原始图像、将原始图像转换成灰度图像、通过形态学操作对灰度图像进行处理、计算灰度图像的梯度信息、找到种子点、对种子点进行标记、通过分水岭算法得到分割图像。最终使用 OpenCV 实现分水岭算法。