转:Python的分水岭算法如何分割图像?

简介: 分水岭算法是一种图像分割算法。它将图像分割为两个或多个连通区域。算法使用图像的梯度信息来确定图像中的“分水岭”。分水岭是指图像中的边界或轮廓。算法通过找到图像中的分水岭来将图像分割成不同的区域。

分水岭算法是一种图像分割算法。它将图像分割为两个或多个连通区域。算法使用图像的梯度信息来确定图像中的“分水岭”。分水岭是指图像中的边界或轮廓。算法通过找到图像中的分水岭来将图像分割成不同的区域。
image.png

以下是分水岭算法Python 示例:

  import cv2

  import numpy as np

  # Load the image

  image = cv2.imread("image.jpg")

  gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

  # Apply the thresholding to create a binary image

  ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255,   cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)

  # Perform a distance transform

  distance = cv2.distanceTransform(thresh, cv2.DIST_L2, 5)

  ret, sure_fg = cv2.threshold(distance, 0.7*distance.max(), 255, 0)

  # Perform the watershed algorithm

  sure_fg = np.uint8(sure_fg)

  unknown = cv2.subtract(thresh, sure_fg)

  ret, markers = cv2.connectedComponents(sure_fg)

  # Add one to all labels so that sure background is not 0, but 1

  markers = markers+1

  # Now, mark the region of unknown with zero

  markers[unknown==255] = 0

  markers = cv2.watershed(image, markers)

  # Create the output image

  image[markers == -1] = [255,0,0]

  # Display the output image

  cv2.imshow("Segmented Image", image)

  cv2.waitKey(0)

  cv2.destroyAllWindows()

该代码首先加载图像,将其转换为灰度,应用阈值创建二值图像,执行距离变换,然后使用connectedComponents函数生成的标记应用分水岭算法。最后,它用蓝色的-1标记标记图像中的片段。

本文转载自:https://www.teamdoc.cn/archives/2957

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