前言 前面我们说了两种分割方法，这一章我们说图像的分水岭分割。...分水岭算法是一种图像区域分割法，在分割的过程中，它会把跟临近像素间的相似性作为重要的参考依据，从而将在空间位置上相近并且灰度值相近的像素点互相连接起来构成一个封闭的轮廓，封闭性是分水岭算法的一个重要特征...算法会根据markers传入的轮廓作为种子（也就是所谓的注水点），对图像上其他的像素点根据分水岭算法规则进行判断，并对每个像素点的区域归属进行划定，直到处理完图像上所有像素点。...上面就是我们的源图，然后我们开始进行图像分割 1.均值漂移算法 ? 我们看一下结果,右图上变化不大,就是相当于做了一个简单的模糊 ? 2.把图像转为灰度图并进行二值化操作 ?...7.将生成的markers进行分水岭转换 ? 8.生成随机颜色，并填充颜色，在新的图像中画出来后看一下分割的效果 ? ? 9.显示最后填充的图片并打印出一共多少个 ?
https://pyimagesearch.com/2015/11/02/watershed-opencv/
使用C++、opencv进行分水岭分割图像 分水岭概念是以对图像进行三维可视化处理为基础的：其中两个是坐标，另一个是灰度级。...分水岭分割方法，是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法，目前较著名且使用较多的有2种算法: (1) 自下而上的模拟泛洪的算法 (2) 自上而下的模拟降水的算法 这里介绍泛洪算法的过程。...这些大坝的边界对应于分水岭的分割线。所以，它们是由分水岭算法提取出来的(连续的)边界线。...所以在真实图像中，由于噪声点或者其它干扰因素的存在，使用分水岭算法常常存在过度分割的现象，这是因为很多很小的局部极值点的存在，比如下面的图像，这样的分割效果是毫无用处的。...为了解决过度分割的问题，可以使用基于标记(mark)图像的分水岭算法，就是通过先验知识，来指导分水岭算法，以便获得更好的图像分段效果。
分水岭变换 % 使用分水岭变换分割来分离接触对象 % 分水岭变换分割将图像中的“分水岭流域”和“分水岭脊线” % 视为一个亮像素高、暗像素低的曲面 % 如果可以识别或“标记”前景对象和背景位置、效果更好...% 分水岭变换分割遵循以下基本程序： %% 步骤1: 读取图片、转为灰度图 rgb = imread('pears.png'); I = rgb2gray(rgb); imshow(I) ?...% 不能用分水岭变换直接在梯度幅度上分割图像 L = watershed(gmag); Lrgb = label2rgb(L); imshow(Lrgb) title('直接在梯度幅度上分割图像')...% 理想情况下，我们不希望背景标记太靠近我们要分割的对象的边缘 % 通过计算前景的“阴影骨架”来“细化”背景(欧氏距离变换bwdist) % 可以通过计算距离变换的分水岭变换、然后寻找结果的分水岭线来实现...| fgm4); % 最后，我们准备好计算基于分水岭的分割 L = watershed(gmag2); %% 步骤6: 结果可视化 % 一种可视化技术是在原始图像上叠加前景标记、背景标记和分割的对象边界
最后，创建的屏障会给出分割结果。这就是分水岭算法的通俗原理。...你可以访问分水岭的CMM网页（http://www.cmm.mines-paristech.fr/~beucher/wtshed.html），里面有动画帮助理解。 ?...但是这种方法会由于图像中的噪声或其他不规则性因素而导致过度分割的结果。OpenCV实现了一种基于标记的分水岭算法，你可以指定哪些是要合并的谷点，哪些不是。...然后应用分水岭算法，其将使用我们给出的标签进行更新（填水），对象的边界值将为-1。 下面是示例代码，用于对金鱼图片进行分割： ?...#确定分割边界 unknown = cv2.subtract(sure_bg, sure_fg) ret, markers = cv2. connectedComponents(sure_fg) markers
// watershed_test20140801.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 // #include "stdafx.h" // // ch...
现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。从数学角度来看，图像分割是将数字图像划分成互不相交的区域的过程。...图像分割的过程也是一个标记过程，即把属于同一区域的像素赋予相同的编号。 分水岭法 分水岭算法介绍，下面这位知乎博主已经讲得非常详细了，详情请自行查阅。...过程动画用上面的算法对图像进行分水岭运算，由于噪声点或其它因素的干扰，可能会得到密密麻麻的小区域，即图像被分得太细（over-segmented，过度分割），这因为图像中有非常多的局部极小值点，每个点都会自成一个小区域...标记是分水岭过程中的“种子”。标记图像中所有没有被标记的像素值为0。在输出图像中，两个区域之间的分割线用-1表示。...操作 /** * 图像分割--分水岭法 * author: yidong * 2020/11/9 */ class WaterShedActivity : AppCompatActivity()
常见图像分割算法之一 分水岭分割 图像分水岭分割是基于图像形态学的语义分割算法，常见的算法实现主要基于标记的分水岭分割方法，图示如下： ?...算法就是要找到分水岭线，对图像完成分水岭分割，这个在生物与医学图像处理中特别有用。...主要原因是常见的分水岭算法是基于灰度基本与距离变换结果寻找分割线，很容易导致过度分割，过度分割的合并有比较复杂，而基于标记(marker)的分水岭分割算法就比较稳定，一般情况下不会产生过度分割问题。...所以OpenCV中也完成了基于标记(marker)的分水岭分割算法。...分水岭分割结果 ?
分水岭算法是一种图像分割算法。它将图像分割为两个或多个连通区域。算法使用图像的梯度信息来确定图像中的“分水岭”。分水岭是指图像中的边界或轮廓。算法通过找到图像中的分水岭来将图像分割成不同的区域。...以下是分水岭算法Python 示例： import cv2 import numpy as np # Load the image image = cv2.imread("image.jpg")...waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()该代码首先加载图像，将其转换为灰度，应用阈值创建二值图像，执行距离变换，然后使用connectedComponents函数生成的标记应用分水岭算法
简介 分水岭算法是一种图像区域分割法，分割的过程中将图片转化为灰度图，然后将灰度值看作是海拔，然后向较低点注水，这种基于地形学的解释，我们着重考虑三种点： 1）极小值点，该点对应一个盆地的最低点，当我们在盆地里滴一滴水的时候...从下图可以直观理解一下，首先这三块区域都含有极小值点 然后逐渐填充就能获得分水岭（即分界线） 得到分界线就能完成图像分割 代码实现 clear, close all; clc; %1.读取图像并求取图像的边界...直接使用梯度模值进行分水岭算法：（往往会存在过的分割的情况，效果不好） L = watershed(gradmag);%直接应用分水岭算法 Lrgb = label2rgb(L);%转化为彩色图像...figure; imshow(Lrgb), %显示分割后的图像 title('Watershed transform of gradient magnitude (Lrgb)')%过分割现象 %3....进行分水岭变换并显示： DL = watershed(Iobrcbr);%分水岭变换 figure imshow(DL) title('分水岭') labels = imdilate(DL==0,ones
分水岭算法是一种图像区域分割法，在分割的过程中，它会把跟临近像素间的相似性作为重要的参考依据，从而将在空间位置上相近并且灰度值相近的像素点互相连接起来构成一个封闭的轮廓，封闭性是分水岭算法的一个重要特征...其他图像分割方法，如阈值，边缘检测等都不会考虑像素在空间关系上的相似性和封闭性这一概念，彼此像素间互相独立，没有统一性。分水岭算法较其他分割方法更具有思想性，更符合人眼对图像的印象。...而分水岭方法完成之后并不会直接生成分割后的图像，还需要进一步的显示处理，如此看来，只有两个参数的watershed其实并不简单。...，灰度值是一样，不同区域间被划分开，这其实就是分水岭对图像的分割效果了。...3. watershed分水岭运算 4. 绘制分割出来的区域，视觉控还可以使用随机颜色填充，或者跟原始图像融合以下，以得到更好的显示效果。
二维码被广泛的应用在我们日常生活中，比如微信和支付宝支付、火车票、商品标识等。二维码的出现极大的方便了我们日常的生活，同时也能将信息较为隐蔽的传输。二维码种类多...
现有的图像分割方法主要分以下几类： 基于阈值的分割方法 基于区域的分割方法 基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法 从数学角度来看，图像分割是将数字图像划分成互不相交的区域的过程。...根据算法分为监督学习算法和无监督学习算法，图像分割的算法多数都是无监督学习算法。---KMeans 距离变换与分水岭介绍 距离变换 ?...距离变换常见算法有两种 不断膨胀/ 腐蚀得到 基于倒角距离 分水岭变换 ?...分水岭变换常见的算法 基于浸泡理论实现 相关API cv::distanceTransform( InputArray src,...这会儿就可以看到绘制的轮廓出来了 10.分水岭变换 ? 我们看看显示的效果 ? 可以看出，每个轮廓都有明显的区分开了。 11.对每个分割区域着色输出结果 ? ? 然后我们再运行看到最后结果 ?
分水岭算法与漫水填充法相似，都是模拟水淹过山地的场景，区别是漫水填充法是从局部某个像素值进行分割，是一种局部分割算法，而分水岭法是从全局出发，需要对全局都进行分割。...OpenCV 4提供了用于实现分水岭法分割图像的watershed()函数，该函数的函数原型在代码清单8-19中给出。...该函数根据期望标记结果实现图像分水岭分割。函数的第一个参数是需要进行分水岭分割的图像，该图像必须是CU_8U的三通道彩色图像。...代码清单8-20 myWatershed.cpp分水岭法分割图像 #include #include using namespace std...图8-12 myWatershed.cpp程序中分水岭分割结果 ? 图8-13 myWatershed.cpp程序中被分割区域的原图像
针对重叠的图像分割是非常具有挑战的，正好之前一起工作过的同事跟我一起讨论了关于这方面的问题，我首先想到的就是用分水岭来进行分割。...下面我将结合他提供的细胞图像来实现分水岭分割算法的实现。 ?...根据分水岭算法的特点，我们要把未确定区域设置为波谷值（例如0），而之前分割中背景也是0，因此通过连通域分析，我们将背景的值设置成1。...j++) { if ((int)unkonwn.at(i, j) == 255) { labelmatImage.at(i, j) = 0; } } } 4、用分水岭算法进行分割...opencv自带的分水岭算法。
分水岭算法原理 2. 距离变换 3. opencv有关函数的用法 二、基于距离的分水岭分割流程 三、python代码实现 一、 原理 1....我们构建好的堤坝就是对图像的分割，这就是分水岭算法的背后原理。 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那些山谷点会汇合，那些不会。...这是一种交互式的图像分割，我们要做的就是给我们已知的对象打上不同的标签。如果某个区域肯定是前景或对象，就使用某个颜色（或灰度值）标签标记它。如果某个区域肯定不是对象而是背景就使用另外一个颜色标签标记。...cv2.watershed(image, markers) image：输入图像 markers：标记 二、基于距离的分水岭分割流程 输入图像，有噪声的话，先进行去噪。...转成灰度图像 二值化处理、形态学操作 距离变换 寻找种子、生成marker 实施分水岭算法、输出分割后的图像 三、python代码实现 # -*- coding: UTF-8 -*- """ @公众号
目标 在本章中，将学习 使用分水岭算法实现基于标记的图像分割 函数：cv2.watershed() 理论 任何灰度图像都可以看作是一个地形表面，其中高强度的像素表示山峰，低强度表示山谷。...然后创建的屏障将返回分割结果。这就是Watershed（分水岭算法）背后的“思想”。 但是这种方法会由于图像中的噪声或其他不规则性而产生过度分割的结果。...因此OpenCV实现了一个基于标记的分水岭算法，可以指定哪些是要合并的山谷点，哪些不是。这是一个交互式的图像分割。所做的是给我们知道的对象赋予不同的标签。...然后应用分水岭算法。然后标记将使用我们给出的标签进行更新，对象的边界值将为-1。 代码 下面将看到一个有关如何使用距离变换和分水岭来分割相互接触的对象的示例。 考虑下面的硬币图像，硬币彼此接触。...而分水岭方法完成之后并不会直接生成分割后的图像，还需要进一步的显示处理，如此看来，只有两个参数的watershed其实并不简单。
下面的gif图很好的演示了分水岭算法的效果： 在真实图像中，由于噪声点或者其它干扰因素的存在，使用分水岭算法常常存在过度分割的现象，这是因为很多很小的局部极值点的存在，比如下面的图像，这样的分割效果是毫无用处的...为了解决过度分割的问题，可以使用基于标记(mark)图像的分水岭算法，就是通过先验知识，来指导分水岭算法，以便获得更好的图像分段效果。...而分水岭方法完成之后并不会直接生成分割后的图像，还需要进一步的显示处理，如此看来，只有两个参数的watershed其实并不简单。...，灰度值是一样，不同区域间被划分开，这其实就是分水岭对图像的分割效果了。...3. watershed分水岭运算 4. 绘制分割出来的区域，视觉控还可以使用随机颜色填充，或者跟原始图像融合以下，以得到更好的显示效果。
种子点的标记没有太搞懂，这个算法的速度还是很快的 // watershed_test20140801.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 // #i...
导读 本文主要介绍基于基于距离变换+分水岭算法实现粘连物体的分割与计数方法，并对比Halcon与OpenCV实现差异。...后面将分篇介绍粘连物体分割计数的常用方法，包括： 【1】形态学 + 连通域处理方法 【2】距离变换 + 分水岭分割方法 【3】其他方法 本文将对第【2】种方法分别用Halcon和OpenCV实现并做简单对比...实例演示与实现步骤 * 实例一：糖豆分割与计数 测试图像(图片来源--Halcon例程图)： 实现步骤： 【1】阈值处理：区间固定阈值或OTSU阈值 【2】距离变换 【3】分水岭算法 【4】求区域重叠部分...# 区域标记结果 markers_show = np.uint8(markers) cv2.imshow('markers',markers_show*100) # 分水岭算法分割...分水岭算法需要自己做预处理，设置markers告诉分水岭算法哪里是前景物体，哪里是未知区域，哪里是背景，使用相对麻烦，有时候还可能出现难以分割的情况，比如下图： Halcon分割结果： OpenCV
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