opencv2实现分水岭分割算法

2013年10月03日 ? 综合 ? 共 4125字 ? 字号小中大 ? 评论关闭

一、分水岭算法简介

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，其基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌，图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度，每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆，而集水盆的边界则形成分水岭。分水岭的概念和形成可以通过模拟浸入过程来说明。在每一个局部极小值表面，刺穿一个小孔，然后把整个模型慢慢浸入水中，随着浸入的加深，每一个局部极小值的影响域慢慢向外扩展，在两个集水盆汇合处构筑大坝，即形成分水岭。
分水岭算法一般和区域生长法或聚类分析法相结合。

分水岭算法一般用于分割感兴趣的图像区域，应用如细胞边界的分割，分割出相片中的头像等等。

二、分水岭用opencv函数实现

分水岭算法在opencv2库中实现函数是：

头文件：#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>

函数声明：CV_EXPORTS_W void watershed( InputArray image, InputOutputArray markers );

参数：

InputArray image 要分割的原始图片

InputOutputArray markers 标记数组，非零的32位有符号的int型数组，用于标记出要分割的关键点，进而区域生长，扩展出感兴趣的区域。

实现程序：

watershedSegmenter.h

#if !defined WATERSHS#define WATERSHS#include <opencv2/core/core.hpp>#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>class WatershedSegmenter {  private:	  cv::Mat markers;  public:	  void setMarkers(const cv::Mat& markerImage) {		// Convert to image of ints		markerImage.convertTo(markers,CV_32S);	  }	  cv::Mat process(const cv::Mat &image) {		// Apply watershed		cv::watershed(image,markers);		return markers;	  }	  // Return result in the form of an image	  cv::Mat getSegmentation() {		  		cv::Mat tmp;		// all segment with label higher than 255		// will be assigned value 255		markers.convertTo(tmp,CV_8U);		return tmp;	  }	  // Return watershed in the form of an image	  cv::Mat getWatersheds() {			cv::Mat tmp;		markers.convertTo(tmp,CV_8U,255,255);		return tmp;	  }};#endif

segment.cpp

#include <iostream>#include <opencv2/core/core.hpp>#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>#include "watershedSegmentation.h"int main(){	// Read input image	cv::Mat image= cv::imread("group.jpg");	if (!image.data)		return 0;     // Display the image	cv::namedWindow("Original Image");	cv::imshow("Original Image",image);	// Get the binary map	cv::Mat binary;	binary= cv::imread("binary.bmp",0);    // Display the binary image	cv::namedWindow("Binary Image");	cv::imshow("Binary Image",binary);	// Eliminate noise and smaller objects	cv::Mat fg;	cv::erode(binary,fg,cv::Mat(),cv::Point(-1,-1),6);    // Display the foreground image	cv::namedWindow("Foreground Image");	cv::imshow("Foreground Image",fg);	cv::imwrite("ForegroundImage.jpg",fg);	// Identify image pixels without objects	cv::Mat bg;	cv::dilate(binary,bg,cv::Mat(),cv::Point(-1,-1),6);	cv::threshold(bg,bg,1,128,cv::THRESH_BINARY_INV);    // Display the background image	cv::namedWindow("Background Image");	cv::imshow("Background Image",bg);	cv::imwrite("BackgroundImage.jpg",bg);	// Show markers image	cv::Mat markers(binary.size(),CV_8U,cv::Scalar(0));	markers= fg+bg;	cv::namedWindow("Markers");	cv::imshow("Markers",markers);	cv::imwrite("Markers.jpg",markers);	// Create watershed segmentation object	WatershedSegmenter segmenter;	// Set markers and process	segmenter.setMarkers(markers);	segmenter.process(image);	// Display segmentation result	cv::namedWindow("Segmentation");	cv::imshow("Segmentation",segmenter.getSegmentation());	cv::imwrite("Segmentation.jpg",segmenter.getSegmentation());	// Display watersheds	cv::namedWindow("Watersheds");	cv::imshow("Watersheds",segmenter.getWatersheds());	cv::imwrite("Watersheds.jpg",segmenter.getWatersheds());		// Open another image	image= cv::imread("tower.jpg");	// Identify background pixels	cv::Mat imageMask(image.size(),CV_8U,cv::Scalar(0));	cv::rectangle(imageMask,cv::Point(5,5),cv::Point(image.cols-5,image.rows-5),cv::Scalar(255),3);	// Identify foreground pixels (in the middle of the image)	cv::rectangle(imageMask,cv::Point(image.cols/2-10,image.rows/2-10),						 cv::Point(image.cols/2+10,image.rows/2+10),cv::Scalar(1),10);	// Set markers and process	segmenter.setMarkers(imageMask);	segmenter.process(image);    // Display the image with markers	cv::rectangle(image,cv::Point(5,5),cv::Point(image.cols-5,image.rows-5),cv::Scalar(255,255,255),3);	cv::rectangle(image,cv::Point(image.cols/2-10,image.rows/2-10),						 cv::Point(image.cols/2+10,image.rows/2+10),cv::Scalar(1,1,1),10);	cv::namedWindow("Image with marker");	cv::imshow("Image with marker",image);	cv::imwrite("Image with marker.jpg",image);	// Display watersheds	cv::namedWindow("Watersheds of foreground object");	cv::imshow("Watersheds of foreground object",segmenter.getWatersheds());	cv::imwrite("Watersheds of foreground object.jpg",segmenter.getWatersheds());	cv::waitKey();	return 0;}

程序运行结果：

group.jpg

binary.bmp

markers

Segmentation

Watersheds

tower.jpg

Image with marker.jpg

Watersheds of foreground object.jpg

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