基于分水岭算法的肺部医学图像分割算法代码实现

以下是基于分水岭算法的肺部医学图像分割算法代码实现的示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取肺部医学图像
img = cv2.imread('lung_image.jpg')

# 将图像转换成灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 对图像进行高斯模糊处理，以平滑图像，减少噪声
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

# 对图像进行二值化处理，以便进行分水岭算法分割
ret, thresh = cv2.threshold(blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)

# 对图像进行形态学操作，以去除噪声和填充内部空洞
kernel = np.ones((3,3), np.uint8)
closing = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel, iterations=4)

# 进行距离变换，以便进行分水岭算法分割
dist_transform = cv2.distanceTransform(closing, cv2.DIST_L2, 5)
ret, sure_fg = cv2.threshold(dist_transform, 0.7*dist_transform.max(), 255, 0)

# 执行分水岭算法分割
sure_fg = np.uint8(sure_fg)
unknown = cv2.subtract(closing, sure_fg)
ret, markers = cv2.connectedComponents(sure_fg)
markers = markers + 1
markers[unknown==255] = 0
markers = cv2.watershed(img, markers)
img[markers == -1] = [255,0,0]

# 显示结果
cv2.imshow('Segmented Image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

请注意，上述示例代码中的`lung_image.jpg`是一个代表肺部医学图像的文件名。您需要将其替换为您自己的图像文件。此外，您还可以根据需要调整高斯模糊和形态学操作的内核大小以及距离变换阈值。