分水岭算法笔记

网上关于分水岭算法的文章很多，有的很赞也有很多都是照搬，为了避免浪费时间，直接放上我觉得讲的不错的文章以及一些自己的总结。

1.OpenCV—图像分割中的分水岭算法原理与应用 先看这个文章感性的理解一下概念和思想。这篇文章里面含有C++的代码。

2. 图像分割的经典算法：分水岭算法 看完第一个，对于到底是怎么找到两个极小值盆地交界处的分水岭还不是很理解。在这篇文章中，作者详细介绍了分水岭算法的过程，并且介绍了一个测地距离的概念，提到了

“水平面在增长的过程中，会碰到周围的邻域像素，测量这些像素到起始点（灰度值最低点）的测地距离，如果小于设定阈值，则将这些像素淹没，否则在这些像素上设置大坝，这样就对这些邻域像素进行了分类。”

但是我还是没有理解这个测地距离在灰度图上是怎么使用的，在分水岭边界上如何计算到极值点的距离？以及文章中提到需要设置测地距离的阈值来确定，对于这个阈值也不是很理解，如果有哪位同学明白，可以给我解惑一下~ 总之，看完还是对于分水线的生成的实际操作比较懵逼。这篇文章的另一个优点是介绍了具体的案例，通过彼此黏连的硬币案例，了解了分水岭算法有具体的案例。

3. 最佳视频~ https://www.bilibili.com/video/BV1fk4y167Gv?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=4242990e0fbe2c9c04876ca373dbce12 视频教材，已看。这个视频很赞，解决了我关于如何理解水坝边界线是如何产生的问题。这里没有提到测地距离是如何使用的，分水岭是通过水位上升（区域外扩）的过程中，如果两个区域产生重叠，记录这些重叠的区域位置L；然后回到前一个状态，通过膨胀操作来确定两个区域的重叠区域边界在哪里,如果一次膨胀无法覆盖这些重叠区域L的全部像素，则会一致膨胀直到覆盖L中的所有像素，此时就得到了一系列的边界线位置。