图像分水岭分割是基于图像形态学的语义分割算法，常见的算法实现主要基于标记的分水岭分割方法，图示如下：
Iobrcbr = imreconstruct(imcomplement(Iobrd),imcomplement(Iobr));
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。
Watershed Algorithm(分水岭算法)，顾名思义，就是根据分水岭的构成来考虑图像的分割。现实中我们可以或者说可以想象有山有湖的景象，那么那一定是水绕 山，山围水的情形。当然在需要的时候，要人工构筑分水岭，以防集水盆之间的互相穿透。而区分高山（plateaus）与水的界线，以及湖与湖之间的间隔或 都是连通的关系，就是我们可爱的分水岭（watershed）。
（1）迈克老狼2012 https://www.cnblogs.com/mikewolf2002/p/3304118.html
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。
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。
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。基于“地形学”的这种解释，我们考虑三类点：
分水岭算法是一种图像分割算法。它将图像分割为两个或多个连通区域。算法使用图像的梯度信息来确定图像中的“分水岭”。分水岭是指图像中的边界或轮廓。算法通过找到图像中的分水岭来将图像分割成不同的区域。
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。
文章目录 一、 原理 1. 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. 分水岭算法原理 任何一副灰度图像都可以被看成拓扑平面，灰度值高的区域可以被看成是山峰，灰度值低的区域可以被看成是山谷。我们向每一个山谷中灌不同颜色的水。随着水的位的升高，不同山谷的水就会相遇汇合，为了防止不同山谷的水汇合，我们需要在水汇合的地方构建起堤坝。不停地灌水，不停地构建堤坝知道所有的山峰都被水淹没。我们构建好的堤坝就是对图像的分割，这
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：
针对重叠的图像分割是非常具有挑战的，正好之前一起工作过的同事跟我一起讨论了关于这方面的问题，我首先想到的就是用分水岭来进行分割。
图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。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等。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。图像分割的过程也是一个标记过程，即把属于同一区域的像素赋予相同的编号。
图像分割，英文名image segmentation，就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。现有的图像分割方法主要分以下几类：
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。
本文提出了一种基于深度学习的水体分割方法，该方法利用卷积神经网络（CNN）和分水岭算法对遥感影像进行水体分割。具体来说，该方法包括两个主要步骤：1）利用卷积神经网络（CNN）对遥感影像进行特征提取；2）利用分水岭算法对特征图进行分割。实验结果表明，该方法能够有效地对遥感影像中的水体进行分割，为水体资源的动态监测、评估和开发应用提供了一种有效的方法。
任何灰度图像都可以看作是一个地形表面，其中高强度的像素表示山峰，低强度表示山谷。可以用不同颜色的水(标签)填充每个孤立的山谷(局部最小值)。随着水位的上升，根据附近的山峰(坡度)，来自不同山谷的水明显会开始合并，颜色也不同。为了避免这种情况，要在水融合的地方建造屏障。继续填满水，建造障碍，直到所有的山峰都在水下。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”。
[1] Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods, and Steven L. Eddins. 2003. Digital Image Processing Using MATLAB. Prentice-Hall, Inc., USA.
图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。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等。单色图像的分割算法通常基于灰度值的不连续性和相似性。
任何灰度图像都可以看作是一个地形表面，其中高强度表示山峰和丘陵，而低强度表示山谷。用不同颜色的水(标签)填充每个孤立的山谷(局部极小值)。当水上升时，根据附近的峰(梯度)，不同山谷不同的颜色的水，显然会开始融合。为了避免这种情况，你在水就要融合的地方及时增加屏障（增高水坝）。你继续填满水，建造屏障，直到所有的山峰都被淹没。最后，创建的屏障会给出分割结果。这就是分水岭算法的通俗原理。你可以访问分水岭的CMM网页（http://www.cmm.mines-paristech.fr/~beucher/wtshed.html），里面有动画帮助理解。
Compact watershed segmentation number of segments: 256
基于边缘的分割方法是通过检测图像中的边缘来进行分割的。边缘通常表示图像中不同区域之间的分界线。在图像中，边缘通常是指图像灰度值变化的位置，如物体边缘、纹理等。
小编作为一个图像与计算机视觉的开发者，总结了一下作为图像处理开发工程师应该知道或者掌握的图像处理知识点。跟大家分享一下，以备大家学习方便。 图像像素操作 - 几何运算-加减乘除 - 逻辑运算-与或非取反 - 像素读写 - 通道混合与调整 - 对比度与亮度调整 图像几何变换 - 插值(zoom in或out) - 旋转(rotate) - 透视变换 - 错切变换 - 翻转 像素统计 - 计算均值与方差 - 计算直方图 - 计算最大最小 - 计算像素内方差 色彩空间 - RGB
在实际的视觉应用场景中，我们常常会遇到物体/元件的计数问题，而计数时比较常见的情形就是物体相邻或粘连，对相邻或粘连物体的分割将直接影响着最终计数的准确性。后面将分篇介绍粘连物体分割计数的常用方法，包括：
图像分割是个很大的话题，这里，我们重点研究 OpenCV 中的几种专门实现分割方法的技术实现或者后面要用到的形态学策略。
今天将分享电子显微镜图像神经元3d分割完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
头部主播的带货能力引发了一场加持直播的风潮，越来越多的人开始加入到了直播阵营当中。直播，这个曾经被无数玩家拥趸，又被无数玩家扔进废纸堆里的存在再一次被他们奉若圭臬。其实，早在以前，直播就已经经历了这样一种场景。只不过，那个时候的直播并未找到与电商的这种密切联系而已。
想当年，大学的时候。同学们进进出出图书馆，手里揣着的都是什么微积分，明朝那些事儿之类的书。而我几年下来，全是adobe photoshop，adobe premiere，adobe after effects，adobe flash，总之就是adobe全家桶。别人在网吧打游戏，我经常鼓捣七八个小时的绘声绘影，premiere，nero等等。
本文主要介绍基于OpenCV的两种不同方法实现粘连大米分割计数，并给详细步骤和代码。
基于RNA杂交的空间转录组方法提供了极高的RNA检测准确率。然而其需要使用图像分割算法将图像分割成细胞，将RNA检测转换为空间单细胞数据。把mRNA分配给细胞仍然是一个具有挑战性的问题，会大大影响组合FISH方法的整体准确性。
腾讯科技·企鹅智酷联合63位互联网行业领袖与专家发布了《企鹅智酷中国科技&互联网创新趋势白皮书》，预测了未来5年的中国互联网发展趋势。本文是白皮书的精简版
总是写很长的复杂的文章，目前发现真的有点无法静心去弄了，感觉写代码的动力要比写文章强大的多，所以，往后的文章还是写的剪短一点吧。
使用深度摄像头的数据来识别前景区域和背景区域，首先要有一个深度摄像头，比如微软的Kinect，英特尔的realsense。
春节期间的红包大战或许是今年互联网行业最热闹的事情了。除了传统的微信和支付宝的两强相争，今年春节又有了百度、今日头条等新的入局者的加入。同红包大战刚刚兴起之时不同，当下正在经历的红包大战具有了更多新的意义，并被赋予了更多新的内涵。
例如：我现在项目的需求是将一串编号给切分开来。查了网上的资料和文献，大致适合项目的有两种方法：投影分割法和连通域分割法。
插入排序的基本思想是在遍历数组的过程中，假设在序号 i 之前的元素即 [0..i-1] 都已经排好序，本趟需要找到 i 对应的元素 x 的正确位置 k ，并且在寻找这个位置 k 的过程中逐个将比较过的元素往后移一位，为元素 x “腾位置”，最后将 k 对应的元素值赋为 x ，一般情况下，插入排序的时间复杂度和空间复杂度分别为 O(n2 ) 和 O(1)。
原创文章，转载请注明出处：https://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=119562 版本迭代是嵌入式开发永久的痛，这么多年不知道浪费了多少时间
写完这篇，图像分割的传统方法就快全了，传统图像分割大体有基于阈值的，这类就没啥算法可以写，所以直接略过了；然后就是K-means这种聚类/分裂的，从几个点开始进行聚类分割，或者一张图不断分裂达到分割目的；
雷锋网 AI 研习社按：最近一段时间以来，医学影像作为人工智能重要的应用领域，受到学界和越来越多 AI 公司的关注。Nature、Science、Cell 上频频刊登在医疗影像中应用 AI 的文章，谷歌、IBM、依图科技等公司也纷纷加入 AI+ 医疗的竞争……
“”“ watershed.py-分水岭算法 该模块实现了分水岭算法，可将像素分配到标记的盆地中。 该算法使用优先级队列来保存像素，优先级队列的度量标准是像素值，然后输入队列的时间-这将使关系更加紧密，有利于最接近的标记。 一些想法取自Soille，“使用数学形态从数字高程模型自动进行盆地划定”，信号处理20（1990）171-182。 该论文最重要的见解是，进入队列的时间解决了两个问题：应将像素分配给具有最大梯度的邻居，或者，如果没有梯度，则应将高原上的像素分配在相对侧的标记之间。 最初是CellProfiler的一部分，代码已获得GPL和BSD许可。 网址：http：//www.cellprofiler.org 版权所有（c）2003-2009麻省理工学院 版权所有（c）2009-2011 Broad Institute 版权所有。 原作者：Lee Kamentsky
中间执行结果略去，大家可以复制源码和图片自己运行，查看中间结果，简单来做个总结：
这一大部分我们将要介绍的是深度学习大火之前人们利用数字图像处理、拓扑学、数学等方面的只是来进行图像分割的方法。当然现在随着算力的增加以及深度学习的不断发展，一些传统的分割方法在效果上已经不能与基于深度学习的分割方法相比较了，但是有些天才的思想还是非常值得我们去学习的。 1.基于阈值的分割方法 阈值法的基本思想是基于图像的灰度特征来计算一个或多个灰度阈值，并将图像中每个像素的灰度值与阈值作比较，最后将像素根据比较结果分到合适的类别中。因此，该方法最为关键的一步就是按照某个准则函数来求解最佳灰度阈值。 阈值法特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图。 图像若只有目标和背景两大类，那么只需要选取一个阈值进行分割，此方法成为单阈值分割；但是如果图像中有多个目标需要提取，单一阈值的分割就会出现作物，在这种情况下就需要选取多个阈值将每个目标分隔开，这种分割方法相应的成为多阈值分割。
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~
这一大部分我们将要介绍的是深度学习大火之前人们利用数字图像处理、拓扑学、数学等方面的只是来进行图像分割的方法。当然现在随着算力的增加以及深度学习的不断发展，一些传统的分割方法在效果上已经不能与基于深度学习的分割方法相比较了，但是有些天才的思想还是非常值得我们去学习的。
对于我们常说的电路带宽或系统带宽，指的是增益为-3dB时的频率点，为什么选-3dB呢？
Journal of Clinical Medicine杂志是由瑞士MDPI出版社发行的国际同行评审Open Access期刊，每月一期，ISSN号为2077-0383。JCR分区位于1区，在综合医学（General Medicine）领域841本SCI中排名第10。中科院分区位于医学2区。
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