形态学滤波（4）：使用分水岭算法对图像进行分割

 1 #include<opencv2/opencv.hpp>
 2 #include<iostream>
 3 
 4 using namespace std;
 5 using namespace cv;
 6 
 7 /*
 8     我们将创建灰度格式的标记图，然后将它转化成一张整图
 9     把这些步骤封装在WatershedSegmenter类中
10 */
11 class WatershedSegmenter {
12 private:
13     Mat markers;
14 public:
15     void setMarkers(const Mat &markerImage) {
16         //转换位整数图像
17         markerImage.convertTo(markers, CV_32S);
18     }
19 
20     Mat process(const Mat &image) {
21         //使用算法
22         watershed(image, markers);
23         return markers;
24     }
25 };
26 
27 int main()
28 {
29     //载入原图
30     Mat image = imread("C:\\Users\\Nelsoner\\Desktop\\Camera Roll\\008.jpg");
31 
32     //移除噪点与微小物体
33     Mat fg;
34     erode(image, fg, Mat(), Point(-1, -1), 6);
35 
36     
37     //识别不包含物体的像素
38     Mat bg;
39     dilate(image, bg, Mat(), Point(-1, -1), 6);
40     threshold(bg, bg, 1, 128, THRESH_BINARY_INV);
41 
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43 
44 
45     //创建标记图像
46     Mat markers(image.size(), CV_8U, Scalar(0));
47     markers = fg + bg;
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49     
50     //创建分水岭分割对象
51     WatershedSegmenter segmenter;
52     //设置标记，并进行处理
53     segmenter.setMarkers(markers);
54 
55     markers = segmenter.process(image);
56     
57     
58 namedWindow("hah");
59     imshow("hah", markers);
60     
61 
62     waitKey();
63     
64     return 0;
65 }