halcon分水岭算法

Halcon中的分水岭算法是一种基于边缘的图像分割算法。它通过寻找区域之间的分界线，对图像进行分割。分水岭算法的思想类似于地形地貌中的水流分割，将图像的灰度看作地形图，像素的灰度值表示该地点的高度。根据灰度值的高低，可以将图像分成不同的区域，其中低灰度值的地方被视为低地，高灰度值的地方被视为高地。这些低地区域被看作是盆地，通过模拟向整片区域注水，每个盆地将成为一个单独的积水区，而盆地与盆地之间的边界则是区域的边界。随着注水量的增加，盆地的积水面积会不断扩大，而边界区域则会越来越小，最终形成的分割边界就是分水岭。分水岭算法在复杂背景下的目标分割上表现良好，特别适用于具有蜂窝状结构的图像内容分割。
在Halcon中，可以使用watersheds算子进行分水岭分割。该算子的原型如下：
watersheds(Image : Basins, Watersheds)
其中，参数Image是输入的图像，一般为单通道图像。如果前景目标比较亮而背景比较暗，可以在导入图像后使用invert_image算子将图像颜色进行反转。参数Basins是输出的盆地区域，而参数Watersheds是输出的分水岭区域。一幅输入图像对应一个分水岭区域，而输出的Basins区域则是多个区域的集合。需要注意的是，如果图像上存在过多的精细区域或噪点，输出的区域数量将非常庞大，并且会影响算法的速度。除了watersheds算子外，还可以使用watersheds_threshold算子进行分水岭分割。该算子在得到初步的分水岭分割结果之后，会将灰度小于阈值的分水岭合并。具体操作是将分水岭两侧的“洼地”区域的最小灰度进行比较，如果满足条件则将这两个“洼地”区域合并，分水岭消失。通过这样的阈值处理，可以提取出符合灰度阈值条件的灰度“洼地”区域。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Halcon图像分割-分水岭算法](https://blog.csdn.net/yuanrongyouzhi/article/details/124445952)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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