不停地灌水,不停地构建堤坝知道所有的山峰都被水淹没。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...
应用分水岭算法:调用watershed函数对预处理后的图像进行分割。该函数会根据标记信息将图像分割成不同的区域。 后处理:根据分水岭算法的输出结果,对图像进行后处理,如为不同区域着色、提取分割后的区域等。3. OpenCV中使用分水岭算法进行图像分割的示例代码 以下是一个使用OpenCV分水岭算法进行图像分割的示例代码: python...
以下是Opencv分水岭算法watershed实现的完整过程: 代码语言:javascript 复制 #include"opencv2/imgproc/imgproc.hpp"#include"opencv2/highgui/highgui.hpp"#include<iostream>using namespace cv;using namespace std;Vec3bRandomColor(int value);//生成随机颜色函数intmain(int argc,char*argv[]){Mat image=imread...
1.读取图像 2.求取图像的边界,在此基础上可直接应用分水岭分割算法,但效果不佳; 3.对图像的前景和背景进行标记,其中每个对象内部的前景像素都是相连的,背景里面的每个像素值都不属于任何目标物体; 4.计算分割函数,应用分水岭分割算法的实现 注:直接用分水岭分割算法效果并不好,如果在图像中对前景和背景进行标注...
简单概括一下就是说第二个入参markers必须包含了种子点信息。Opencv官方例程中使用鼠标划线标记,其实就是在定义种子,只不过需要手动操作,而使用findContours可以自动标记种子点。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。
OpenCV使用分水岭算法实现图像分割 一、概述 案例:使用分水岭算法实现图像的分割实现 API:介绍参考上一遍 实现步骤: 1.输入图像 2.灰度化 3.二值化 4.执行距离变换 5.归一化 6.二值化 7.生成marker:通过findContours+drawContours来创建一个marker 8.将7生成的marker放入分水岭函数:watershed...
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(mark...
1. 分水岭算法 分水岭分割可以通过使用cv::watershed函数实现,函数的输入是一个32位有符号整数标记图像,其中每个非零像素表示一个标签。通过标记图像中已知属于给定区域的一些像素,利用初始标记,分水岭算法可以确定其他像素所属的区域。 (1)首先,将标记图像读取为灰度图像,然后将其转换为整数类型: ...
(ret)# OpenCV分水岭算法对物体做的标注必须都大于1、背景标为0# 因此对所有markers 加1 变成了1到Nmarkers=markers+1print(markers.max())# 去掉属于背景区域的部分(即让其变为0,成为背景)markers[unknow==255]=0# Step8.分水岭算法markers=cv2.watershed(img,markers)# 分水岭算法后,所有轮廓的像素点被...
使用OpenCV函数cv::watershed来将图像中的物体与背景隔离。 理论: cv::watershed 函数是 OpenCV 库的一部分,它是一个流行的用于计算机视觉的 C++ 库。该函数用于基于分水岭算法进行图像分割。以下是该函数的参数简要说明: image: 此参数表示将应用分水岭算法的输入图像。通常,这是一幅灰度图像,算法将根据强度差异对...