OpenCV学习笔记（四）图像金字塔之下篇（简单图像分割）

  上篇中介绍了图像金字塔的简单操作，这篇使用图像金字塔的知识来做一个高端点的操作，图像分割。

金字塔图像分割

OpenCV中使用图像金字塔进行图像分割操作，使用的函数为
cvPyrSegmentation( IplImage* src, IplImage* dst, CvMemStorage* storage, CvSeq** comp, int level, double threshold1, double threshold2 );
其中：src: 输入图像；dst: 输出图像；Storage:存储连通部件的序列结果；comp：分割部件的输出序列指针； level：建立金字塔的最大层数 ；threshold1：建立连接的错误阈值；threshold2：分割簇的错误阈值 。需要注意的是图像的尺寸以及金字塔的层数，图像的宽度和高度必须能被2整除，能够被2整除的次数决定了金字塔的最大层数。

下面是切割效果演示图:

这是只有一层金字塔时的分割图：

这是有三层金字塔时的分割图：

可以看出，金字塔层数越高，图像的分割效果越明显。

OpenCV源代码

// ImageSegmentation_ImagePyramid.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//

#include "stdafx.h"
#include "highgui.h"
#include "cv.h"
//使用 cvPyrSegmentation 分割函数需要包含此头文件
#include 

using namespace std;
using namespace cv;

bool DoImageSegmentation(IplImage *src, IplImage *dst, int level)
{
	int ImageWidth=0,ImageHeight=0;
	ImageWidth = src->width;
	ImageHeight = src->height;
	for (int j=0;j<level;j++)
	{
		if (ImageWidth %2 == 0 && ImageHeight %2 == 0)
		{
			ImageWidth = ImageWidth /2;
			ImageHeight = ImageHeight /2;
		}
		else
		{
			return false;
		}
	}
	CvMemStorage *storage =cvCreateMemStorage(0);
	CvSeq *comp = NULL; 
	cvPyrSegmentation(src, dst, storage, &comp, level, 150, 30);
	int n_comp = comp->total;
	for (int i=0;i<n_comp;i++)
	{
		CvConnectedComp *cc = (CvConnectedComp *)cvGetSeqElem(comp,i);
	}
	cvReleaseMemStorage(&storage);
	return true;
}

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
	int ImageLevel =2 ;  //金字塔层数
	IplImage *image = cvLoadImage(".\\scenery.jpg",1);
	IplImage *dst =cvCreateImage(cvSize(image->width,image->height),image->depth,image->nChannels);
	namedWindow("原图像",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	namedWindow("分割后图像",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	DoImageSegmentation(image,dst,ImageLevel);
	cvShowImage("原图像",image);
	cvShowImage("分割后图像",dst);
	waitKey(0);	
	cvReleaseImage(&image);
	cvReleaseImage(&dst);
	destroyAllWindows();
	return 0;
}