OpenCV 例程200篇 总目录-202205更新

【youcans 的 OpenCV 例程200篇】180.基于距离变换的分水岭算法
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【youcans 的 OpenCV 例程200篇】183.基于轮廓标记的分水岭算法
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【youcans 的 OpenCV 例程200篇】180.基于距离变换的分水岭算法

7. 图像分割之分水岭算法

分水岭算法是一种图像区域分割法，以临近像素间的相似性作为重要特征，从而将空间位置相近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。

分水岭方法是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法，基本思想是把图像看作测地学上的拓扑地貌，将像素点的灰度值视为海拔高度，整个图像就像一张高低起伏的地形图。每个局部极小值及其影响区域称为集水盆，集水盆的边界则形成分水岭。

分水岭算法是基于形态学的图像分割方法，体现了边缘检测、阈值处理和区域提取的概念和思想，往往会产生更稳定的分割结果。算法的实现过程可以理解为洪水淹没的过程：最低点首先被淹没，然后水逐渐淹没整个山谷；水位升高到一定高度就会溢出，于是在溢出位置修建堤坝；不断提高水位，重复上述过程，直到所有的点全部被淹没；所建立的一系列堤坝就成为分隔各个盆地的分水岭。

分水岭的计算过程是一个迭代标注过程，通过寻找集水盆和分水岭对图像进行分割。经典的分水岭算法分为排序过程和淹没过程两个步骤，首先对每个像素的灰度级从低到高排序，然后在从低到高的淹没过程中，对每一个局部极小值在 h 阶高度的影响域进行判断及标注。

最简单的分水岭算法的是基于距离变换，通过每个像素到最接近零值的像素的距离生成标注图像。基于梯度的分水岭算法通过梯度函数使得集水盆只响应想要探测的目标，对微弱边缘也有良好的响应，但图像中的噪声容易导致过分割。

基于标记点（标记符控制）的分水岭算法是主流的分割算法，其思想是利用先验知识来帮助分割。改进算法在原始图像中寻找一些内部标记和外部标记来引导分割，水淹过程从预先定义的标记开始，较好地解决了过度分割的问题。改进算法的关键在于如何获得准确的标记图像，即如何将前景物体与背景准确的标记出来。

图像的标记是将图像分为前景（目标物体）、背景和未知区域，把前景图像内的一部分设为 255，背景图像设为 0~255 的某个中间值，未知区域设为 0。通常，靠近目标物体中心的区域肯定是前景，远离对象中心的区域肯定是背景，二者之间的是未知区域。因此，对图像进行二值化处理后，经过多次腐蚀（或重建闭运算）可以得到前景区域，经过多次膨胀（或重建开运算）可以得到背景区域，前景区域和背景区域如有重合部分也是未知区域。

OpenCV 提供了函数 cv.watershed 实现基于标记的分水岭算法。

使用函数 cv.watershed 需要输入一个CV_32S 类型的标记图像，图像中每个非零像素代表一个标签。对图像中部分像素做标记，表明它的所属区域是已知的。

cv.watershed(image, markers[, ]	) → markers 
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参数说明：

• image：输入图像，8-bit/3-channel 彩色图像
• markers：标记图像，32-bit 单通道图像，大小与 image 相同

注意事项：

• 分水岭算法要求必须在标记图像 markers 中用索引勾勒出需要分割的区域，每个区域被赋值为 1、2、3… 等索引编号，对应于不同的目标物体。
• 图像标记 markers 中未知区域的像素值设置为 0，通过分水岭算法确定这些像素属于背景还是前景区域。
• 输出的图像标记 markers 中，每个像素都被赋值为 1、2、3… 等索引编号，或以 -1 表示区域之间的边界（分水岭）。

OpenCV 提供了函数 cv.distanceTransform 实现距离变换，计算图像中每个像素到最近的零像素点的距离。

函数说明：

cv.distanceTransform(src, distanceType, maskSize[, dst=None, dstType=CV_32F]) → dst
cv.distanceTransformWithLabels(src, distanceType, maskSize[, dst=None, labels=None, labelType=DIST_LABEL_CCOMP]) → dst, labels
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参数说明：

• src：输入图像，8-bit 单通道灰度图像
• distanceType：距离的类型
  • cv.DIST_USER：用户定义的距离
  • cv.DIST_L1：$dist=|x1-x2|+|y1-y2|$
  • cv.DIST_L2：欧几里德距离
  • cv.DIST_C：$dist=max(|x1-x2|,|y1-y2|)$
• maskSize：距离变换遮罩的大小，通常取 3, 5
• labelType：生成的标签数组的类型
  • cv.DIST_LABEL_CCOMP：每个连接的零组件（及最接近连接组件的所有非零像素）被指定相同的标签
  • cv.DIST_LABEL_PIXEL：每个零像素（及离它最近的所有非零像素）都有自己的标签
• dst：计算距离的输出图像，8-bit 或 32-bit 单通道图像，大小与 src 相同
• labels：标签的输出图像，CV_32SC1类型， 大小与 src 相同

注意事项：

距离变换遮罩大小 maskSize 通常取 3 或 5，表示选择 3*3 或 5*5 的遮罩；距离类型为 DIST_L1 或 DIST_C 时遮罩大小被强制设为 3。

例程 11.37 基于距离变换的分水岭算法

最简单的分水岭算法的是基于距离变换，通过每个像素到最接近零值的像素的距离生成标注图像。

基于距离变换的分水岭算法的主要步骤为：

（1）首先通过阈值分割将灰度图像转换为二值图像，使用开运算消除噪点；
（2）通过形态学的膨胀操作，生成 “确定背景” 区域 sureBG；
（3）通过距离变换，并由阈值分割得到高亮区域，生成 “确定前景” 区域 sureFG；
（4）对 “确定前景” 区域 sureFG 进行连通性分析，标记为不同的连通域编号，即对多个分割目标进行编号；
（5）“确定前景” 区域 sureFG 与 “确定背景” 区域重合的部分，作为 “待定区域” unknown；
（6）从连通域标记图像中去除 “确定背景” 区域，作为分水岭算法的标注图像；
（7）基于标记图像使用分水岭算法进行分割，得到各个分割目标的轮廓，标注为 -1；
（8）把目标的轮廓添加到原始图像上。

    # 11.37 基于距离变换的分水岭算法
    img = cv2.imread("../images/Fig1039a.tif", flags=1)  # 读取彩色图像(BGR)
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 转为灰度图像

    # 阈值分割，将灰度图像分为黑白二值图像
    ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU)
    # 形态学操作，生成 "确定背景" 区域
    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))  # 生成 3*3 结构元
    opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2)  # 开运算，消除噪点
    sure_bg = cv2.dilate(opening, kernel, iterations=3)  # 膨胀操作，生成 "确定背景" 区域
    # 距离变换，生成 "确定前景" 区域
    distance = cv2.distanceTransform(opening, cv2.DIST_L2, 5)  # DIST_L2: 3/5
    _, sure_fg = cv2.threshold(distance, 0.1*distance.max(), 255, cv2.THRESH_BINARY)  # 阈值选择 0.1*max 效果较好
    sure_fg = np.uint8(sure_fg)
    # 连通域处理
    ret, component = cv2.connectedComponents(sure_fg, connectivity=8)  # 对连通区域进行标号，序号为 0-N-1
    markers = component + 1  # OpenCV 分水岭算法设置标注从 1 开始，而连通域编从 0 开始
    # 去除连通域中的背景区域部分
    unknown = cv2.subtract(sure_bg, sure_fg)  # 待定区域，前景与背景的重合区域
    markers[unknown==255] = 0  # 去掉属于背景的区域 (置零)
    # 分水岭算法标注目标的轮廓
    markers = cv2.watershed(img, markers)  # 分水岭算法，将所有轮廓的像素点标注为 -1
    kinds = markers.max()  # 标注连通域的数量

    # 把轮廓添加到原始图像上
    imgWatershed = img.copy()
    imgWatershed[markers == -1] = [0, 0, 255]  # 将分水岭算法标注的轮廓点设为红色
    print(img.shape, markers.shape, markers.max(), markers.min(),ret)

    plt.figure(figsize=(10, 6))
    plt.subplot(231), plt.axis('off'), plt.title("Origin image")
    plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))  # 显示 img(RGB)
    plt.subplot(232), plt.axis('off'), plt.title("Gray image")
    plt.imshow(gray, 'gray')
    plt.subplot(233), plt.axis('off'), plt.title("Sure_bg")
    plt.imshow(sure_bg, 'gray')  # 确定背景
    plt.subplot(234), plt.axis('off'), plt.title("Sure_fg")
    plt.imshow(sure_fg, 'gray')  # 确定前景
    plt.subplot(235), plt.axis('off'), plt.title("Markers")
    plt.imshow(markers, 'gray')  # 图像标注
    plt.subplot(236), plt.axis('off'), plt.title("Watershed")
    plt.imshow(cv2.cvtColor(imgWatershed, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    plt.tight_layout()
    plt.show()
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（本节完）

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