用opencv结合分水岭算法和细胞计数，写出具体代码

以下是一个使用OpenCV结合分水岭算法和细胞计数的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像并预处理
img = cv2.imread('cell_image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU)

# 形态学操作
kernel = np.ones((3,3), np.uint8)
opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2)
sure_bg = cv2.dilate(opening, kernel, iterations=3)
dist_transform = cv2.distanceTransform(opening, cv2.DIST_L2, 5)
_, sure_fg = cv2.threshold(dist_transform, 0.7*dist_transform.max(), 255, 0)
sure_fg = np.uint8(sure_fg)
unknown = cv2.subtract(sure_bg, sure_fg)

# 分水岭算法
_, markers = cv2.connectedComponents(sure_fg)
markers = markers + 1
markers[unknown==255] = 0
markers = cv2.watershed(img, markers)
img[markers==-1] = [0,0,255]

# 计数
count = 0
for i in range(1, markers.max()+1):
    if np.sum(markers==i) > 100:
        count += 1
print("cell count:", count)

# 显示结果
cv2.imshow("result", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

该代码首先读取一张细胞图像，然后进行预处理，包括灰度化、二值化等操作。接着进行形态学操作，包括开运算、膨胀等操作，以便更好地分离细胞。然后使用分水岭算法进行图像分割，得到每个细胞的区域。最后对分离后的细胞进行计数。

需要注意的是，实际应用中需要根据具体情况进行参数调整，以获得更好的结果。同时也需要注意代码中的注释，以便更好地理解每个步骤的作用。