不从最小值开始增长,可以将相对较高的灰度值像素作为起始点(需要用户手动标记),从标记处开始进行淹没,则很多小区域都会被合并为一个区域,这被称为基于图像标记(mark)的分水岭算法。 下面三个图分别是原图,分水岭过分割的图以及基于标记的分水岭算法得到的图: 图5 其中标记的每个点就相当于分水岭中的注水点,从...
分水岭算法的整个过程: 把梯度图像中的所有像素按照灰度值进行分类,并设定一个测地距离阈值。找到灰度值最小的像素点(默认标记为灰度值最低点),让threshold从最小值开始增长,这些点为起始点。水平面在增长的…
算法过程包括设置不同高度的大坝，直到所有区域在分水岭线上相遇，从而实现图像的分区。在OpenCV中，通过为不同区域贴标签，应用分水岭算法可以对图像进行分割。解决过度分割问题的一种方法是使用标记，从这些点开始注水，使水平面上升，从而避免每个局部极小值点自成一个小区域。标记图像有助于确定前景和背...
分水岭算法是图像分割的一种经典方法，基于地理形态分析，将图像像素视作地球表面，通过模拟不同物体的分类。该算法的核心是测地线距离，用于计算两点间沿表面的最短路径长度。在图像分割过程中，灰度值较大的像素被视为山脊，即分水岭，而灰度值较小的像素被视为山谷。通过设定灰度阈值作为水平面，初始阶...
首先，分水岭算法的基本步骤如下：灰度值分类与测地距离设定: 将图像的像素灰度值赋予类别，同时设定一个测地距离阈值，作为分割的基准线。 区域生长与划分: 从最低灰度值点开始，测量邻域像素的距离，若小于阈值，像素“淹没”，反之则形成“大坝”，区域开始独立划分。 区域合并: 随着阈值上升，...