基于分水岭算法的细胞图像分割，生成一段代码

这是一个基于分水岭算法的细胞图像分割的 Python 代码示例，使用 OpenCV 库实现：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('cell_image.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 添加高斯模糊
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

# 计算梯度
grad_x = cv2.Sobel(blur, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)
grad_y = cv2.Sobel(blur, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)
gradient = cv2.subtract(grad_x, grad_y)
gradient = cv2.convertScaleAbs(gradient)

# 二值化
_, binary = cv2.threshold(gradient, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)

# 膨胀
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (9, 9))
closed = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

# 查找轮廓
_, contours, hierarchy = cv2.findContours(closed, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 绘制轮廓
for i in range(len(contours)):
    cv2.drawContours(img, contours, i, (0, 0, 255), 3)

# 显示分割结果
cv2.imshow("Result", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，`cell_image.jpg` 是待分割的细胞图像文件名。运行代码后，会显示分割结果。