【youcans 的 OpenCV 例程200篇】183.基于轮廓标记的分水岭算法
OpenCV 例程200篇 总目录-202205更新
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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。
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
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
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： d i s t = ∣ x 1 − x 2 ∣ + ∣ y 1 − y 2 ∣ dist = |x1-x2|+|y1-y2| dist=∣x1−x2∣+∣y1−y2∣
- cv.DIST_L2：欧几里德距离
- cv.DIST_C： d i s t = m a x ( ∣ x 1 − x 2 ∣ , ∣ y 1 − y 2 ∣ ) dist = max(|x1-x2|, |y1-y2|) 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
例程 11.40 基于轮廓标记的分水岭算法
基于标记的分水岭算法的思想是利用先验知识来帮助分割。本例程先用梯度算子进行边缘检测，然后通过查找图像轮廓，生成标记图像来引导分割。
基于轮廓标记的分水岭算法的步骤为：
（1）对图像进行梯度处理获得梯度图像；
（2）对梯度图像查找和绘制轮廓；
（3）基于轮廓图像生成标记图像；
（4）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；
（5）把目标的轮廓添加到原始图像上；
（6）用随机颜色填充分割图像。
# 11.40 基于轮廓标记图像的分水岭算法
img = cv2.imread("../images/imgLena.tif", flags=1) # 读取彩色图像(BGR)
# img = cv2.imread("../images/imgTina.png", flags=1) # 读取彩色图像(BGR)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转为灰度图像
# 查找和绘制图像轮廓
Gauss = cv2.GaussianBlur(gray, (5,5), sigmaX=4.0)
grad = cv2.Canny(Gauss, 50, 150) # Canny 梯度算子
# grad = cv2.Canny(gray, 80, 150) # Canny 梯度算子
grad, contours, hierarchy = cv2.findContours(grad, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 查找图像轮廓
markers = np.zeros(img.shape[:2], np.int32) # 生成标识图像，所有轮廓区域标识为索引号 (index)
for index in range(len(contours)): # 用轮廓的索引号 index 标识轮廓区域
markers = cv2.drawContours(markers, contours, index, (index, index, index), 1, 8, hierarchy)
ContoursMarkers = np.zeros(img.shape[:2], np.uint8)
ContoursMarkers[markers>0] = 255 # 轮廓图像，将所有轮廓区域标识为白色 (255)
# 分水岭算法
markers = cv2.watershed(img, markers) # 分水岭算法，所有轮廓的像素点被标注为 -1
WatershedMarkers = cv2.convertScaleAbs(markers)
# 用随机颜色填充分割图像
bgrMarkers = np.zeros_like(img)
for i in range(len(contours)): # 用随机颜色进行填充
colorKind = [np.random.randint(0, 255), np.random.randint(0, 255), np.random.randint(0, 255)]
bgrMarkers[markers==i] = colorKind
bgrFilled = cv2.addWeighted(img, 0.67, bgrMarkers, 0.33, 0) # 填充后与原始图像融合
print(len(contours))
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("Gradient")
plt.imshow(grad, 'gray') # Canny 梯度算子
plt.subplot(233), plt.axis('off'), plt.title("Contours markers")
plt.imshow(ContoursMarkers, 'gray') # 轮廓
plt.subplot(234), plt.axis('off'), plt.title("Watershed markers")
plt.imshow(WatershedMarkers, 'gray') # 确定背景
plt.subplot(235), plt.axis('off'), plt.title("Color Markers")
plt.imshow(cv2.cvtColor(bgrMarkers, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.subplot(236), plt.axis('off'), plt.title("Cutted image")
plt.imshow(cv2.cvtColor(bgrFilled, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.tight_layout()
plt.show()
（本节完）
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