c++视觉处理----分水岭算法

分水岭算法

分水岭算法是一种图像处理和分割算法，通常用于分离数字图像中的不同对象或区域。该算法的名称来自地理学中的"分水岭"概念，其中高地图上的山脊分割了不同的水流方向，类似地，分水岭算法可以分割图像中的不同区域。

这一算法的基本思想是将图像视为地形地貌，其中亮度或颜色表示高度，然后寻找图像中的潜在分水岭，即潜在的分隔线。分水岭算法通常在图像中选择种子点（种子像素），然后通过模拟水流汇聚的方式，确定哪些像素属于不同的区域。

分水岭算法在图像分割、边缘检测和物体识别等领域被广泛使用，但它也有一些挑战，如过度分割和需要精确的初始化。因此，通常需要结合其他图像处理技术来改进分割结果。

分水岭算法用来进行图像分割。分水岭算法是一种常用的图像分割方法，它基于图像中像素值的梯度信息以及用户指定的标记（markers）来分割图像中的不同对象或区域。

以下是 cv::watershed() 函数的典型用法：

cv::watershed(image, markers);
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• image: 输入的图像，通常是灰度图像。
• markers: 用于指定分割的标记图像，其中包含了用户标记的区域。标记图像应该是一个单通道图像，使用整数值来标记不同的区域。通常，用户需要在标记图像中指定种子点，以表示不同的对象或区域。

cv::watershed() 函数执行以下步骤：

1. 基于输入图像的梯度信息，找到图像中的局部最小值点，这些点被视为潜在的区域分水岭。
2. 在标记图像中以不同的整数值标记这些潜在的分水岭点。
3. 模拟水从分水岭点流入低梯度区域，以此确定不同区域之间的边界。

分水岭算法的结果是一个标记图像，其中不同的区域使用不同的整数值标记。分割线（分水岭）使用 -1 标记。分割后的图像可以通过分析标记图像来获得。

分水岭算法在图像分割、边缘检测和对象识别等应用中非常有用，尤其是当需要区分并分割不同的对象或区域时。

#include 
#include 
#include 
#include 

using namespace std;
using namespace cv;
#include 
#include 
using namespace cv; //包含cv命名空间
#include 
//-- -------------------------【宏定义部分】---------------------------
// 描述：定义一些辅助宏
#define WINDOW_NAME "【程序窗口1】" //为窗口标题定义的宏
//-------------------------【全局函变量声明部分】---------------------
// 描述： 全局变量的声明
//- ------------------------ -------
Mat g_maskImage, g_srcImage;
Point prevPt(-1, -1);
//-----------------------------------------【全局函数声明部分】------------
// 描述：全局函数的声明
// ----- ----
static void ShowHelpText();
static void on_Mouse(int event, int x, int y, int flags, void*);
//---------------------------【main()函数】-------------------------
// 描述： 控制台应用程序的入口函数， 我们的程序从这里开始执行
int main(int argc, char** argv)
{
	//【1】截入原图并显示，初始化掩膜和灰度图
	g_srcImage = imread("1.jpg", 1);
	imshow(WINDOW_NAME, g_srcImage);
	Mat srcImage, grayImage;
	g_srcImage.copyTo(srcImage);
	cvtColor(g_srcImage, g_maskImage, COLOR_BGR2GRAY);
	cvtColor(g_maskImage, grayImage, COLOR_GRAY2BGR);
	g_maskImage = Scalar::all(0);
	//【2】设置鼠标回调函数
	setMouseCallback(WINDOW_NAME, on_Mouse, 0);
	//【3】轮询按键， 进行处理
	while (1)
	{
		//获取键值
		int c = waitKey(0);
		//若按键键值为 ESC时， 退出
		if ((char)c == 27)
			break;
		//按键键值为2时，恢复源图
		if ((char)c == '2')
		{
			g_maskImage = Scalar::all(0);
			srcImage.copyTo(g_srcImage);
			imshow("image", g_srcImage);
		}
		//若检测到按键值为1或者空格， 则进行处理
		if ((char)c == '1' || (char)c == ' ')
		{
			//定义一些参数
			int i, j, compCount = 0;
			vector<vector<Point> > contours;
			vector<Vec4i> hierarchy;
			//寻找轮廓
			findContours(g_maskImage, contours, hierarchy, CV_RETR_CCOMP, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);
			//轮廓为空时的处理
			if (contours.empty())
				continue;
			//复制掩膜
			Mat maskImage(g_maskImage.size(), CV_32S);
			maskImage = Scalar::all(0);
			//循环绘制出轮廓
			for (int index = 0; index >= 0; index = hierarchy[index][0], compCount++)
				drawContours(maskImage, contours, index,
					Scalar::all(compCount + 1), -1, 8, hierarchy, INT_MAX);
			//compCount为零时的处理
			if (compCount== 0)
				continue;
			//生成随机颜色
			vector<Vec3b> colorTab;
			for (i = 0; i < compCount; i++)
			{
				int b = theRNG().uniform(0, 255);
				int g = theRNG().uniform(0, 255);
				int r = theRNG().uniform(0, 255);
				colorTab.push_back(Vec3b((uchar)b, (uchar)g, (uchar)r));
			}
			//计算处理时间并输出到窗口中
			double dTime = (double)getTickCount();
			watershed(srcImage, maskImage);
			dTime = (double)getTickCount() - dTime;
			printf("\t处理时间 = %gms\n",
				dTime * 1000. / getTickFrequency());
			//双层循环,将分水岭图像遍历存入watershedImage中
			Mat watershedImage(maskImage.size(), CV_8UC3);
			for (i = 0; i < maskImage.rows; i++)
				for (j = 0; j < maskImage.cols; j++)
				{
					int index = maskImage.at<int>(i, j);
					if (index == -1)
						watershedImage.at<Vec3b>(i, j) = Vec3b(255, 255, 255);
					else if (index <= 0 || index > compCount)
						watershedImage.at<Vec3b>(i, j) - Vec3b(0, 0, 0);
					else
						watershedImage.at<Vec3b>(i, j) = colorTab[index - 1];
				}
			//混合灰度图和分水岭效果图并显示最终的窗口
			watershedImage = watershedImage * 0.5 + grayImage * 0.5;
			imshow("watershed transform", watershedImage);
		}
	}
	return 0;
}
//--【onMouse()函数】--
// 描述： 鼠标消息回调函数
static void on_Mouse(int event, int x, int y, int flags, void*)
{
	//处理鼠标不在窗口中的情况
	if (x < 0 || x >= g_srcImage.cols || y < 0 || y >= g_srcImage.rows)return;
	//处理鼠标左键相关消息
	if (event == EVENT_LBUTTONUP || !(flags & EVENT_FLAG_LBUTTON))
		prevPt = Point(-1, -1);
	else if (event== EVENT_LBUTTONDOWN)
		prevPt = Point(x, y);
	//鼠标左键按下并移动，绘制出白色线条
	else if (event == EVENT_MOUSEMOVE && (flags & EVENT_FLAG_LBUTTON))
	{
		Point pt(x, y);
		if (prevPt.x < 0)
			prevPt = pt;
		line(g_maskImage, prevPt, pt, Scalar::all(255), 5, 8, 0);
		line(g_srcImage, prevPt, pt, Scalar::all(255), 5, 8, 0);
		prevPt = pt;
		imshow(WINDOW_NAME, g_srcImage);
	}
}
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