Opencv图像识别从零到精通（26）---分水岭

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       分水岭是区域分割三个方法的最后一个，对于前景背景的分割有不错的效果。

      分水岭分割方法，是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法，其基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌，图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度，每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆，而集水盆的边界则形成分水岭。分水岭的概念和形成可以通过模拟浸入过程来说明。在每一个局部极小值表面，刺穿一个小孔，然后把整个模型慢慢浸入水中，随着浸入的加深，每一个局部极小值的影响域慢慢向外扩展，在两个集水盆汇合处构筑大坝，即形成分水岭。

      分水岭算法一般和区域生长法或聚类分析法相结合。

      分水岭算法一般用于分割感兴趣的图像区域，应用如细胞边界的分割，分割出相片中的头像等等

      分水岭算法主要用于图像分段，通常是把一副彩色图像灰度化，然后再求梯度图，最后在梯度图的基础上进行分水岭算法，求得分段图像的边缘线。

opencv中的算法是先把输入图像转化成梯度图（标量）

     如果把梯度图看成是一个地形的话，就会发现，梯度高的地方就成了山脉，梯度低的地方就是山谷

我们经过标记为不同的区域后，就从各个标记的地方注水进去，注入的水越来越多的时候，就会出现把流过低些的山脉，从而流到别的山谷中，那么他们就连一了一片区域。

区域分割的要求是把不同的标记分割成不同的地方。所以如果一直注水，可能就会覆盖别的区域了。这时算法就采取某种方法，修大坝使标记的不同区域不会因为注水而相连

他们会互不相干的扩张领地，直到把整个领地都扩张完为止。

对灰度图的地形学解释，我们我们考虑三类点：

1. 局部最小值点，该点对应一个盆地的最低点，当我们在盆地里滴一滴水的时候，由于重力作用，水最终会汇聚到该点。注意：可能存在一个最小值面，该平面内的都是最小值点。

2. 盆地的其它位置点，该位置滴的水滴会汇聚到局部最小点。

3. 盆地的边缘点，是该盆地和其它盆地交接点，在该点滴一滴水，会等概率的流向任何一个盆地。

<span style="font-size:18px;">函数声明：CV_EXPORTS_W void watershed( InputArray image, InputOutputArray markers );

                         InputArray image  要分割的原始图片 

                         InputOutputArray markers 标记数组，非零的32位有符号的int型数组，用于标记出要分割的关键                        点，进而区域生长，扩展出感兴趣的区域。</span>

<span style="font-size:18px;">#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;

#define WINDOW_NAME1 "【程序窗口1】"        //为窗口标题定义的宏 
#define WINDOW_NAME2 "【分水岭算法效果图】"        //为窗口标题定义的宏

Mat g_maskImage, g_srcImage;
Point prevPt(-1, -1);

static void ShowHelpText();
static void on_Mouse( int event, int x, int y, int flags, void* );


int main( int argc, char** argv )
{	

	//【1】载入原图并显示，初始化掩膜和灰度图
	g_srcImage = imread("lena.jpg", 1);
	imshow( WINDOW_NAME1, 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_NAME1, 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, RETR_CCOMP, CHAIN_APPROX_SIMPLE);

			//轮廓为空时的处理
			if( contours.empty() )
				continue;

			//拷贝掩膜
			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( WINDOW_NAME2, watershedImage );
		}
	}

	return 0;
}

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_NAME1, g_srcImage);
	}
}
</span>

这里给出一个最简单，不过有过度切割的现象，还有很多的好的标记分割方法，想学习的可以再深入，这里给出的是入门，效果不是太好

<span style="font-size:18px;">clear,clc%三种方法进行分水岭分割
%读入图像
filename='pears.png';
f=imread(filename);
Info=imfinfo(filename);
if Info.BitDepth>8
f=rgb2gray(f);
end
b=im2bw(f,graythresh(f));%二值化,注意应保证集水盆地的值较低（为0），否则就要对b取反
d=bwdist(b); %求零值到最近非零值的距离，即集水盆地到分水岭的距离
l=watershed(-d); %matlab自带分水岭算法，l中的零值即为风水岭
w=l==0; %取出边缘
g=b&~w; %用w作为mask从二值图像中取值
figure
subplot(2,3,1),
imshow(f);
subplot(2,3,2),
imshow(b);
subplot(2,3,3),
imshow(d);
subplot(2,3,4),
imshow(l);
subplot(2,3,5),
imshow(w);
subplot(2,3,6),
imshow(g);</span>

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Opencv图像识别从零到精通（26）---分水岭

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原文地址：http://blog.csdn.net/qq_20823641/article/details/52201735