传统图像分割——分水岭算法（watershed）文章目录传统图像分割——分水岭算法（watershed）前言一、什么是分水岭算法？二、经典的分水岭求解算法1.定义2.算法流程总结前言本篇文章主要梳理分水岭算法的原理，不涉及编程实现一些经典的分水岭算法文献：[1]VincentL,SoilleP.Watershedsindigitalspaces:anefficientalgorithmbasedonimmersionsimulations[J].IEEETransactionsonPatternAnalysis&MachineIntelligence,1991,13(06):583-598.[

我现在正在从opencvcodebook(OpenCV2ComputerVisionApplicationProgrammingCookbook)学习代码:第5章，使用分水岭分割图像，第131页。这是我的主要代码:#include"opencv2/opencv.hpp"#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;classWatershedSegmenter{private:cv::Matmarkers;public:voidsetMarkers(constcv::Mat&markerImage){markerImage.convertTo(m

Halcon区域生长的几种算法文章目录Halcon区域生长的几种算法1.regiongrowing算子2.regiongrowing_mean算子3.分水岭算法如果想要获得具有相似灰度的相连区域，可以使用区域生长法寻找相邻的符合条件的像素。区域生长法的基本思想是，在图像上选定一个“种子”像素或“种子”区域，然后从“种子”的邻域像素开始拽索，将灰度或者颜色相近的像素附加在“种子”上，最终将代表同一物体的像素全部归属于同一“种子”区域，达到将目标物体分割出来的目的。区域生长法的算法执行速度非常快，适用于对检测速度要求高的情况。1.regiongrowing算子Halcon中的regiongrowi

Opencv中watershed函数原型：voidwatershed(InputArrayimage,InputOutputArraymarkers); 第一个参数image，必须是一个8bit3通道彩色图像矩阵序列，第一个参数没什么要说的。关键是第二个参数markers，Opencv官方文档的说明如下：Beforepassingtheimagetothefunction,youhavetoroughlyoutlinethedesiredregionsintheimagemarkerswithpositive(>0)indices.So,everyregionisrepresentedason

我正在使用以下OpenCV教程尝试分水岭算法:https://opencv-python-tutroals.readthedocs.org/en/latest/py_tutorials/py_imgproc/py_watershed/py_watershed.html#watershed我已经修复了一个错误，现在代码如下所示:importnumpyasnpimportcv2frommatplotlibimportpyplotaspltfromsysimportargvimg=cv2.imread(argv[1])gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2G