代码实现2使用分水岭算法分割白球 分析：由于球的颜色和背景色相差很近，使用传统的阈值分割方法对边界处理不太适用。 设计与实现：在老师的代码基础上，修改两处地方。 对于边界，采取先膨胀再腐蚀的方法明显会比先腐蚀再膨胀的效果好。

以下是使用分水岭算法分割白球的 Python 代码实现，其中包含了对边界的处理：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('ball.jpg')

# 预处理
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
ret, thresh = cv2.threshold(blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)

# 形态学操作
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2)

# 距离变换
dist_transform = cv2.distanceTransform(opening, cv2.DIST_L2, 5)
ret, sure_fg = cv2.threshold(dist_transform, 0.7*dist_transform.max(), 255, 0)

# 背景区域
sure_bg = cv2.dilate(opening, kernel, iterations=3)

# 不确定区域
sure_fg = np.uint8(sure_fg)
unknown = cv2.subtract(sure_bg, sure_fg)

# 标记分割区域
ret, markers = cv2.connectedComponents(sure_fg)
markers = markers + 1
markers[unknown==255] = 0

# 分水岭算法
markers = cv2.watershed(img, markers)
img[markers==-1] = [255, 0, 0]

# 显示结果
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这段代码中，我们首先读取图像并进行预处理，接着进行形态学操作，然后计算距离变换，并根据距离变换确定前景和背景区域。接着，我们将不确定区域标记出来，并使用 connectedComponents 函数对前景进行标记。最后，我们使用分水岭算法进行分割，并将分割结果标记在原图上。