Opencv-C++笔记 (20) : 间隔变更与分水岭的图像分割 - ToB企服应用市场:ToB评测及商务社交产业平台

图像的灰度空间很像地球表面的整个地理结构，每个像素的灰度值代表高度。其中的灰度值较大的像素连成的线可以看做山脊，也就是分水岭。其中的水就是用于二值化的gray threshold level，二值化阈值可以理解为水平面，比水平面低的区域会被淹没，刚开始用水填充每个孤立的山谷(局部最小值)。
当水平面上升到一定高度时，水就会溢出当前山谷，可以通过在分水岭上修大坝，从而避免两个山谷的水汇集，这样图像就被分成2个像素集，一个是被水淹没的山谷像素集，一个是分水岭线像素集。最终这些大坝形成的线就对整个图像进行了分区，实现对图像的分割。

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不断膨胀/ 腐蚀得到
基于倒角距离

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基于浸泡理论实现

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void watershed(InputArray image,
InputOutputArray markers
);

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#include <opencv2\opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
Mat img, imgGray, imgMask;
Mat maskWaterShed; // watershed()函数的参数
img = imread("HoughLines.jpg"); //原图像
if (img.empty())
{
cout << "请确认图像文件名称是否正确" << endl;
return -1;
}
cvtColor(img, imgGray, COLOR_BGR2GRAY);
//提取边缘并进行闭运算
Canny(imgGray, imgMask, 150, 300);
Mat k = getStructuringElement(0, Size(3, 3));
morphologyEx(imgMask, imgMask, MORPH_CLOSE, k);
imshow("边缘图像", imgMask);
imshow("原图像", img);
//计算连通域数目
vector<vector<Point>> contours;
vector<Vec4i> hierarchy;
findContours(imgMask, contours, hierarchy, RETR_CCOMP, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
//在maskWaterShed上绘制轮廓,用于输入分水岭算法
maskWaterShed = Mat::zeros(imgMask.size(), CV_32S);
for (int index = 0; index < contours.size(); index++)
{
drawContours(maskWaterShed, contours, index, Scalar::all(index + 1),
-1, 8, hierarchy, INT_MAX);
}
//分水岭算法需要对原图像进行处理
watershed(img, maskWaterShed);
vector<Vec3b> colors; // 随机生成几种颜色
for (int i = 0; i < contours.size(); i++)
{
int b = theRNG().uniform(0, 255);
int g = theRNG().uniform(0, 255);
int r = theRNG().uniform(0, 255);
colors.push_back(Vec3b((uchar)b, (uchar)g, (uchar)r));
}
Mat resultImg = Mat(img.size(), CV_8UC3); //显示图像
for (int i = 0; i < imgMask.rows; i++)
{
for (int j = 0; j < imgMask.cols; j++)
{
// 绘制每个区域的颜色
int index = maskWaterShed.at<int>(i, j);
if (index == -1) // 区域间的值被置为-1（边界）
{
resultImg.at<Vec3b>(i, j) = Vec3b(255, 255, 255);
}
else if (index <= 0 || index > contours.size()) // 没有标记清楚的区域被置为0
{
resultImg.at<Vec3b>(i, j) = Vec3b(0, 0, 0);
}
else // 其他每个区域的值保持不变：1，2，…，contours.size()
{
resultImg.at<Vec3b>(i, j) = colors[index - 1]; // 把些区域绘制成不同颜色
}
}
}
resultImg = resultImg * 0.6 + img * 0.4;
imshow("分水岭结果", resultImg);
waitKey(0);
return 0;
}

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