Opencv分水岭算法——watershed自动图像分割用法
时间: 2023-10-23 16:14:16 浏览: 108
分水岭算法(watershed algorithm)是一种用于图像分割的算法,可以自动将图像分割成不同的区域。OpenCV提供了分水岭算法的实现,可以通过调用cv2.watershed()函数来进行图像分割。
使用分水岭算法进行图像分割的基本步骤如下:
1. 读取图像并将其转换为灰度图像。
2. 对灰度图像进行二值化处理,得到前景(foreground)和背景(background)。
3. 对图像进行距离变换,得到每个像素到最近的背景像素的距离。
4. 对距离变换的结果进行阈值处理,得到一张标记(markers)图像。
5. 对标记图像进行分水岭算法处理,得到分割结果。
下面是一个简单的示例代码,演示了如何使用分水岭算法对图像进行分割:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像并转换为灰度图像
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 对灰度图像进行二值化处理
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)
# 进行距离变换
dist_transform = cv2.distanceTransform(thresh, cv2.DIST_L2, 5)
ret, markers = cv2.threshold(dist_transform, 0.7*dist_transform.max(), 255, 0)
# 对标记图像进行分水岭算法处理
markers = cv2.watershed(img, markers)
img[markers == -1] = [0,255,0]
# 显示分割结果
cv2.imshow('Segmented Image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在上面的代码中,我们首先读取一张名为"image.jpg"的图像,并将其转换为灰度图像。然后利用cv2.threshold()函数对灰度图像进行二值化处理,得到前景和背景。接下来,我们使用cv2.distanceTransform()函数进行距离变换,得到每个像素到最近的背景像素的距离。然后对距离变换的结果进行阈值处理,得到一张标记图像。最后,我们利用cv2.watershed()函数对标记图像进行分水岭算法处理,得到分割结果。