opencv分水岭距离变换代码
时间: 2023-07-07 15:21:41 浏览: 56
下面是一个基于opencv的分水岭距离变换的代码实现:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img = cv2.imread('image.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 进行阈值化处理
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)
# 计算距离变换图像
dist_transform = cv2.distanceTransform(thresh, cv2.DIST_L2, 5)
# 对距离变换图像进行阈值化
ret, sure_fg = cv2.threshold(dist_transform, 0.7*dist_transform.max(), 255, 0)
# 对距离变换图像求反
sure_fg = np.uint8(sure_fg)
unknown = cv2.subtract(thresh, sure_fg)
# 对距离变换图像进行膨胀操作
kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
sure_fg = cv2.dilate(sure_fg, kernel, iterations=3)
# 计算标记图像
ret, markers = cv2.connectedComponents(sure_fg)
# 将标记图像加1,未知区域设为0
markers = markers+1
markers[unknown==255] = 0
# 使用分水岭算法进行图像分割
markers = cv2.watershed(img, markers)
img[markers==-1] = [255,0,0]
# 显示结果
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这段代码首先读取一个图像,然后将图像转换为灰度图像,并进行阈值化处理。接着,使用`distanceTransform()`函数计算距离变换图像,并对其进行阈值化,得到前景区域。然后,对距离变换图像进行膨胀操作,得到局部极大值区域作为分割线。接下来,使用`connectedComponents()`函数计算标记图像,然后将标记图像加1,未知区域设为0,最后使用`watershed()`函数进行分割。最后,将分割线标记的部分用蓝色进行标记,并显示结果。