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分水岭分割:无法分割某些单元格

分水岭分割(Watershed segmentation)是一种图像分割算法,用于将图像中的区域划分为具有不同特征的部分。它基于图像中不同灰度级的亮度和颜色变化来识别物体的边界。分水岭分割算法的原理是将图像看作地形地貌,图像中的亮度或颜色变化对应地形高度变化。通过寻找水流的最低点(分水岭),将图像中的区域划分为不同的部分。

优势:

  1. 精准度高:分水岭分割算法能够根据图像中的灰度级和颜色变化来进行准确的边界划分,能够获得比较精确的图像分割结果。
  2. 无需预先知识:分水岭分割算法不需要对图像进行预处理或特征提取,只需要通过分析图像中的灰度级和颜色变化即可进行分割,因此适用于各种类型的图像。
  3. 适应性强:分水岭分割算法能够处理多个物体之间重叠、接触的情况,并能够将它们正确地分割开来。

应用场景:

  1. 医学图像分割:分水岭分割算法可以用于医学图像中的组织分割、肿瘤检测等。
  2. 地理信息系统(GIS):分水岭分割算法可以用于地图图像中的道路提取、水域提取等。
  3. 视觉检测与识别:分水岭分割算法可以用于物体检测、人脸识别等应用。
  4. 图像处理与计算机视觉研究:分水岭分割算法是计算机视觉领域中的重要研究课题,用于图像处理、对象跟踪等。

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C++ OpenCV图像分割分水岭分割

前言 前面我们说了两种分割方法,这一章我们说图像的分水岭分割。...分水岭算法是一种图像区域分割法,在分割的过程中,它会把跟临近像素间的相似性作为重要的参考依据,从而将在空间位置上相近并且灰度值相近的像素点互相连接起来构成一个封闭的轮廓,封闭性是分水岭算法的一个重要特征...算法会根据markers传入的轮廓作为种子(也就是所谓的注水点),对图像上其他的像素点根据分水岭算法规则进行判断,并对每个像素点的区域归属进行划定,直到处理完图像上所有像素点。...上面就是我们的源图,然后我们开始进行图像分割 1.均值漂移算法 ? 我们看一下结果,右图上变化不大,就是相当于做了一个简单的模糊 ? 2.把图像转为灰度图并进行二值化操作 ?...7.将生成的markers进行分水岭转换 ? 8.生成随机颜色,并填充颜色,在新的图像中画出来后看一下分割的效果 ? ? 9.显示最后填充的图片并打印出一共多少个 ?

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图像分割分水岭算法

使用C++、opencv进行分水岭分割图像 分水岭概念是以对图像进行三维可视化处理为基础的:其中两个是坐标,另一个是灰度级。...分水岭分割方法,是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法,目前较著名且使用较多的有2种算法: (1) 自下而上的模拟泛洪的算法 (2) 自上而下的模拟降水的算法 这里介绍泛洪算法的过程。...这些大坝的边界对应于分水岭分割线。所以,它们是由分水岭算法提取出来的(连续的)边界线。...所以在真实图像中,由于噪声点或者其它干扰因素的存在,使用分水岭算法常常存在过度分割的现象,这是因为很多很小的局部极值点的存在,比如下面的图像,这样的分割效果是毫无用处的。...为了解决过度分割的问题,可以使用基于标记(mark)图像的分水岭算法,就是通过先验知识,来指导分水岭算法,以便获得更好的图像分段效果。

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分水岭变换图像分割接触对象

分水岭变换 % 使用分水岭变换分割来分离接触对象 % 分水岭变换分割将图像中的“分水岭流域”和“分水岭脊线” % 视为一个亮像素高、暗像素低的曲面 % 如果可以识别或“标记”前景对象和背景位置、效果更好...% 分水岭变换分割遵循以下基本程序: %% 步骤1: 读取图片、转为灰度图 rgb = imread('pears.png'); I = rgb2gray(rgb); imshow(I) ?...% 不能用分水岭变换直接在梯度幅度上分割图像 L = watershed(gmag); Lrgb = label2rgb(L); imshow(Lrgb) title('直接在梯度幅度上分割图像')...% 理想情况下,我们不希望背景标记太靠近我们要分割的对象的边缘 % 通过计算前景的“阴影骨架”来“细化”背景(欧氏距离变换bwdist) % 可以通过计算距离变换的分水岭变换、然后寻找结果的分水岭线来实现...| fgm4); % 最后,我们准备好计算基于分水岭分割 L = watershed(gmag2); %% 步骤6: 结果可视化 % 一种可视化技术是在原始图像上叠加前景标记、背景标记和分割的对象边界

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Android OpenCV(四十二):图像分割分水岭法)

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Opencv分水岭算法——watershed自动图像分割用法

分水岭算法是一种图像区域分割法,在分割的过程中,它会把跟临近像素间的相似性作为重要的参考依据,从而将在空间位置上相近并且灰度值相近的像素点互相连接起来构成一个封闭的轮廓,封闭性是分水岭算法的一个重要特征...其他图像分割方法,如阈值,边缘检测等都不会考虑像素在空间关系上的相似性和封闭性这一概念,彼此像素间互相独立,没有统一性。分水岭算法较其他分割方法更具有思想性,更符合人眼对图像的印象。...而分水岭方法完成之后并不会直接生成分割后的图像,还需要进一步的显示处理,如此看来,只有两个参数的watershed其实并不简单。...,灰度值是一样,不同区域间被划分开,这其实就是分水岭对图像的分割效果了。...3. watershed分水岭运算 4. 绘制分割出来的区域,视觉控还可以使用随机颜色填充,或者跟原始图像融合以下,以得到更好的显示效果。

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基于分水岭算法的图像分割-Matlab版本

简介 分水岭算法是一种图像区域分割法,分割的过程中将图片转化为灰度图,然后将灰度值看作是海拔,然后向较低点注水,这种基于地形学的解释,我们着重考虑三种点: 1)极小值点,该点对应一个盆地的最低点,当我们在盆地里滴一滴水的时候...从下图可以直观理解一下,首先这三块区域都含有极小值点 然后逐渐填充就能获得分水岭(即分界线) 得到分界线就能完成图像分割 代码实现 clear, close all; clc; %1.读取图像并求取图像的边界...直接使用梯度模值进行分水岭算法:(往往会存在过的分割的情况,效果不好) L = watershed(gradmag);%直接应用分水岭算法 Lrgb = label2rgb(L);%转化为彩色图像...figure; imshow(Lrgb), %显示分割后的图像 title('Watershed transform of gradient magnitude (Lrgb)')%过分割现象 %3....进行分水岭变换并显示: DL = watershed(Iobrcbr);%分水岭变换 figure imshow(DL) title('分水岭') labels = imdilate(DL==0,ones

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C++ OpenCV基于距离变换与分水岭的图像分割

现有的图像分割方法主要分以下几类: 基于阈值的分割方法 基于区域的分割方法 基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法 从数学角度来看,图像分割是将数字图像划分成互不相交的区域的过程。...根据算法分为监督学习算法和无监督学习算法,图像分割的算法多数都是无监督学习算法。---KMeans 距离变换与分水岭介绍 距离变换 ?...距离变换常见算法有两种 不断膨胀/ 腐蚀得到 基于倒角距离 分水岭变换 ?...分水岭变换常见的算法 基于浸泡理论实现 相关API cv::distanceTransform( InputArray src,...这会儿就可以看到绘制的轮廓出来了 10.分水岭变换 ? 我们看看显示的效果 ? 可以看出,每个轮廓都有明显的区分开了。 11.对每个分割区域着色输出结果 ? ? 然后我们再运行看到最后结果 ?

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【从零学习OpenCV 4】分割图像——分水岭

分水岭算法与漫水填充法相似,都是模拟水淹过山地的场景,区别是漫水填充法是从局部某个像素值进行分割,是一种局部分割算法,而分水岭法是从全局出发,需要对全局都进行分割。...OpenCV 4提供了用于实现分水岭分割图像的watershed()函数,该函数的函数原型在代码清单8-19中给出。...该函数根据期望标记结果实现图像分水岭分割。函数的第一个参数是需要进行分水岭分割的图像,该图像必须是CU_8U的三通道彩色图像。...代码清单8-20 myWatershed.cpp分水岭分割图像 #include #include using namespace std...图8-12 myWatershed.cpp程序中分水岭分割结果 ? 图8-13 myWatershed.cpp程序中被分割区域的原图像

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Python opencv图像处理基础总结(七) 基于分水岭算法的图像分割

分水岭算法原理 2. 距离变换 3. opencv有关函数的用法 二、基于距离的分水岭分割流程 三、python代码实现 一、 原理 1....我们构建好的堤坝就是对图像的分割,这就是分水岭算法的背后原理。 OpenCV采用了基于掩模的分水岭算法,在这种算法中我们要设置那些山谷点会汇合,那些不会。...这是一种交互式的图像分割,我们要做的就是给我们已知的对象打上不同的标签。如果某个区域肯定是前景或对象,就使用某个颜色(或灰度值)标签标记它。如果某个区域肯定不是对象而是背景就使用另外一个颜色标签标记。...cv2.watershed(image, markers) image:输入图像 markers:标记 二、基于距离的分水岭分割流程 输入图像,有噪声的话,先进行去噪。...转成灰度图像 二值化处理、形态学操作 距离变换 寻找种子、生成marker 实施分水岭算法、输出分割后的图像 三、python代码实现 # -*- coding: UTF-8 -*- """ @公众号

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OpenCV: 分水岭算法的图像分割及Grabcut算法交互式前景提取

然后创建的屏障将返回分割结果。这就是Watershed(分水岭算法)背后的“思想”。 但是这种方法会由于图像中的噪声或其他不规则性而产生过度分割的结果。...然后应用分水岭算法。然后标记将使用我们给出的标签进行更新,对象的边界值将为-1。 代码 下面将看到一个有关如何使用距离变换和分水岭分割相互接触的对象的示例。 考虑下面的硬币图像,硬币彼此接触。...(在某些情况下,可能只对前景分割感兴趣,而不对分离相互接触的对象感兴趣。在那种情况下,无需使用距离变换,只需侵蚀就足够了。侵蚀只是提取确定前景区域的另一种方法。)...,它们接触的区域被正确地分割,而对于某些硬币,却没有被正确地分割。...然后算法对其进行迭代分割以获得最佳结果。完毕。但是在某些情况下,分割不会很好。例如,它可能将某些前景区域标记为背景,反之亦然。在这种情况下,用户需要进行精细的修饰。

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实战 | 粘连物体分割与计数应用(二)--基于距离变换+分水岭算法 HalconOpenCV实现比较

导读 本文主要介绍基于基于距离变换+分水岭算法实现粘连物体的分割与计数方法,并对比Halcon与OpenCV实现差异。...后面将分篇介绍粘连物体分割计数的常用方法,包括: 【1】形态学 + 连通域处理方法 【2】距离变换 + 分水岭分割方法 【3】其他方法 本文将对第【2】种方法分别用Halcon和OpenCV实现并做简单对比...实例演示与实现步骤 * 实例一:糖豆分割与计数 测试图像(图片来源--Halcon例程图): 实现步骤: 【1】阈值处理:区间固定阈值或OTSU阈值 【2】距离变换 【3】分水岭算法 【4】求区域重叠部分...# 区域标记结果 markers_show = np.uint8(markers) cv2.imshow('markers',markers_show*100) # 分水岭算法分割...分水岭算法需要自己做预处理,设置markers告诉分水岭算法哪里是前景物体,哪里是未知区域,哪里是背景,使用相对麻烦,有时候还可能出现难以分割的情况,比如下图: Halcon分割结果: OpenCV

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OpenCV计算机视觉整理(二)图像的分割与修复

图像的分割与修复 图像分割的基本概念 什么是图像分割 将前景物体从背景中分离出来。 图像分割的方法 之前的很多方法都是图像分割的前置步骤,比如腐蚀、膨胀、二值化等等。...图像分割方法又分为传统的图像分割方法和基于深度学习的图像分割方法。...传统的图像分割方法 分水岭法 GrabCut方法 MeanShift法 背景扣除 分水岭法原理 上图表示图像有一定的梯度,0代表黑色,代表比较低洼的地方,白色是255,代表一个峰点。...但通过分水岭法就可能分成很多的小块。对于传统的分水岭法可能会把一张图切割的很碎,不利于我们后面的处理。 但幸运的是,OpenCV的分水岭法可以将一大块分成一整块。...分水岭法的处理步骤 标记背景 标记前景 标记未知域 进行分割 现在我们要对这张图片进行分割 import cv2 import numpy as np if __name__ == "__main_

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