OpenCV(四十一)：图像分割-分水岭法
1.分水岭方法介绍 OpenCV 提供了分水岭算法（Watershed Algorithm）的实现， 使用分水岭算法对图像进行分割，将图像的不同区域分割成互不干扰的区域。分水岭算法模拟了水在图像中的扩散和聚集过程，将标记的边界被看作是阻挡水扩散的高山，通过模拟水的扩散和聚集，最终确定图像的分割边界。 如图所示：水从山低蔓延，而高山阻止水...
OpenCV4-图像分割-watershed(分水岭算法)
1.分水岭概念分水岭法是根据像素灰度值之间的差值寻找相同区域以实现分割的算法。我们可以将灰度值理解成像素的高度，这样一张图像可以看成崎岖不平的地面或者山区。向地面低洼的地方倾倒一定量的水，水将会掩盖低于某个高度的区域。分水岭法是从全局来看，在多个局部最低点注水，随着注水量的增加，水位越来越高，会“淹没”局部像素值较小的值，最后两个相邻凹陷区域中的水会汇集在一起，而在汇集处形成了分水岭，为了防止水....
Python opencv图像处理基础总结(七) 基于分水岭算法的图像分割
一、 原理1. 分水岭算法原理任何一副灰度图像都可以被看成拓扑平面，灰度值高的区域可以被看成是山峰，灰度值低的区域可以被看成是山谷。我们向每一个山谷中灌不同颜色的水。随着水的位的升高，不同山谷的水就会相遇汇合，为了防止不同山谷的水汇合，我们需要在水汇合的地方构建起堤坝。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....
Opencv(二)—图像分割之分水岭算法
做图像处理时，我们可能会遇到一个问题：我们只需要图片的一部分区域，如何把图片中的某部分区域提取出来 或者 图像想要的区域用某种颜色（与其它区域颜色不一致）标记起来 ，以上描述的问题在像处理领域称为 图像分割说了这么多，可能还是有读者不知所云，这里我在下面放置了一张图，就是图像分割的一个应用，图像的前后对比，可以看到 人物 通过算法被很清晰地分割了出来，方便后续物体的识别跟踪。这篇文章给大家介绍的....
OpenCV | 分水岭算法进行图像分割
分水岭算法进行图像分割分水岭分割方法，是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法，其基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌，图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度，每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆，而集水盆的边界则形成分水岭。分水岭的概念和形成可以通过模拟浸入过程来说明。在每一个局部极小值表面，刺穿一个小孔，然后把整个模型慢慢浸入水中，随着浸入的加深，每一个局部极小值的影响域慢慢向外扩....
Python-OpenCV学习（十一）分水岭算法进行图像分割
分水岭算法进行图像分割：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，其基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌，图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度，每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆，而集水盆的边界则形成分水岭。分水岭的概念和形成可以通过模拟浸入过程来说明。在每一个局部极小值表面，刺穿一个小孔，然后把整个模型慢慢浸入水中，随着浸入的加深，每一个局部极小值的影响域慢慢向外....
OpenCV 实现分水岭算法
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。 // #include "stdafx.h" // // ch9_watershed image // This is an exact copy of the watershed.cpp demo in the OpenCV ...
OpenCV 1 图像分割--分水岭算法代码
// watershed_test20140801.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 // #include "stdafx.h" // // ch9_watershed image // This is an exact copy of the watershed.cpp demo in the OpenCV ../samples/c directory // // Think...
OpenCV学习(9) 分水岭算法(3)
本教程我学习一下opencv中分水岭算法的具体实现方式。 原始图像和Mark图像，它们的大小都是32*32，分水岭算法的结果是得到两个连通域的轮廓图。 原始图像：(原始图像必须是3通道图像) Mark图像： 结果图像： 初始的mark图像数据如下，黄色的部分为我们的第一个mark区域，值为255，第二个区域为褐红色的区域，值为128，第...
OpenCV学习(8) 分水岭算法(2)
现在我们看看OpenCV中如何使用分水岭算法。 首先我们打开一副图像： // 打开另一幅图像 cv::Mat image= cv::imread("../tower.jpg"); if (!image.data...
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