分水岭算法不调库代码

分水岭算法是一种用于图像分割的经典算法，其基本思想是将图像的灰度值视为高度，在灰度值为峰值的位置将图像分割成多个区域。下面是一个不调库的Python实现代码示例：

import numpy as np

def watershed(image):
    # 计算梯度
    gradient = np.gradient(image)
    gradient_x = gradient[1]
    gradient_y = gradient[0]

    # 计算梯度幅值
    gradient_mag = np.sqrt(gradient_x ** 2 + gradient_y ** 2)

    # 计算标记
    markers = np.zeros_like(image)
    markers[image < 70] = 1
    markers[image > 180] = 2

    # 执行分水岭算法
    from scipy import ndimage
    labels = ndimage.label(markers)[0]
    labels = ndimage.watershed(gradient_mag, labels)

    return labels