opencv使用区域生长算法进行图像分割代码

以下是使用OpenCV中的区域生长算法进行图像分割的示例代码：

import cv2

# 定义区域生长函数
def region_growing(img, seed):
    # 获取图像的高度和宽度
    height, width = img.shape

    # 定义8邻域
    neighborhood = [(i, j) for i in range(-1, 2) for j in range(-1, 2) if not i == j == 0]

    # 创建一个mask，初始化为0
    mask = np.zeros((height, width), np.uint8)

    # 将种子点设为白色
    mask[seed] = 255

    # 遍历图像，将与种子点相邻的像素点加入mask中
    while True:
        prev_mask = np.copy(mask)
        for i in range(height):
            for j in range(width):
                if mask[i, j] == 255:
                    for x, y in neighborhood:
                        xi, yj = i + x, j + y
                        if 0 <= xi < height and 0 <= yj < width:
                            if img[xi, yj] != 0 and mask[xi, yj] == 0:
                                mask[xi, yj] = 255

        # 如果mask没有变化，说明已经找到了所有相邻的像素点，退出循环
        if np.all(prev_mask == mask):
            break

    # 返回mask
    return mask

# 读入图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 选择种子点
seed = (100, 100)

# 进行区域生长
mask = region_growing(img, seed)

# 显示原图和分割结果
cv2.imshow("Original Image", img)
cv2.imshow("Segmented Image", mask)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的示例代码中，我们定义了一个 `region_growing` 函数，该函数使用区域生长算法进行图像分割。该函数接受两个参数：一个是输入图像，另一个是种子点。函数通过遍历图像，将与种子点相邻的像素点加入mask中，直到找到所有相邻的像素点为止。最后，函数返回mask，即分割结果。

在主程序中，我们读入一张图像，选择一个种子点，并将图像和分割结果显示出来。