用matlab代码对一张照片进行分水岭算法的图像分割

在MATLAB中进行分水岭算法的图像分割，首先需要读取图片，然后通过腐蚀、膨胀等预处理步骤增强边缘，并应用分水岭变换。这里是一个基本的示例代码：

% 1. 读取图片
img = imread('your_image.jpg'); % 替换 'your_image.jpg' 为你实际的照片路径

% 2. 转化为灰度图
gray_img = rgb2gray(img);

% 3. 高斯滤波（可选，用于平滑并去除噪声）
smoothed_img = imfilter(gray_img, fspecial('gaussian', [5 5], 2)); 

% 4. Otsu's二值化（自动阈值选择）
level = graythresh(smoothed_img);
binary_img = imbinarize(smoothed_img, level);

% 5. 膨胀操作（增加标记区域的连通性）
se = strel('disk', 3);  % 3像素直径的圆结构元素
binary_img = imdilate(binary_img, se);

% 6. 分水岭变换
watershed_img = watershed(-gradientMagnitude(smoothed_img), markers); % 使用梯度作为种子标记
% 可能需要进一步调整markers，例如使用连续区域的轮廓点作为初始标记

% 7. 结果显示
figure;
subplot(1,2,1), imshow(img), title('Original Image');
subplot(1,2,2), imshow(watershed_img, []), title('Watershed Segmentation');

%