OpenCV学习(8) 分水岭算法(2)

简介: 现在我们看看OpenCV中如何使用分水岭算法。     首先我们打开一副图像:    // 打开另一幅图像   cv::Mat    image= cv::imread("..

    现在我们看看OpenCV中如何使用分水岭算法。

    首先我们打开一副图像:

   // 打开另一幅图像
  cv::Mat    image= cv::imread("../tower.jpg");
    if (!image.data)
        {
        cout<<"不能打开图像!"<<endl;
        return 0;
        }

     接下来,我们要创建mark图像。mark图像格式是有符号整数,其中没有被mark的部分用0表示,其它不同区域的mark标记,我们用非零值表示,通常为1-255,但也可以为其它值,比如大于255的值,不同mark区域甚至可以用同样的值,这个值大小对最后分割可能没有影响(也可能影响),最好不同mark区域还是用不同的值表示,这样能够确保结果正确,之所以用有符号整数,是因为opencv在分水岭算法内部,要用-1,-2等来标记注水区域,最终在mark图像中生成的分水岭线就是用-1表示

    我们通常会创建uchar格式的灰度图,指定mark区域,然后转化为有符号整数的图像格式。

    首先对整个背景区域我们创建一个mark域,是下图中白色框框住的部分,其灰度值为255,第二个选择mark域为塔,就是黑色框框住的一块区域,其灰度值为64,最后就是树mark域,蓝色框的部分,其灰度值为128。在分水岭算法时候,会分别对这个3个区域来进行注水操作,如果两个注水盆地被一个mark域覆盖,则它们之间不会有分水岭线产生。

    对于mark图像,opencv分水岭算法在初始化时候,会把最外圈的值置为-1,作为整个图像的边界,所以我们第一个mark区域,选择倒数第2外圈,因为设置到最外圈,最后还是会被冲掉。

// 标示背景图像
cv::Mat imageMask(image.size(),CV_8U,cv::Scalar(0));

cv::rectangle(imageMask,cv::Point(1,1),cv::Point(image.cols-2,image.rows-2),cv::Scalar(255),1);
// 表示塔
cv::rectangle(imageMask,cv::Point(image.cols/2-10,image.rows/2-10),
    cv::Point(image.cols/2+10,image.rows/2+10),cv::Scalar(64),10);

//树
cv::rectangle(imageMask,cv::Point(64,284),
    cv::Point(68,300),cv::Scalar(128),5);

mark图像:

image

image

 

   注意:mark图像是32bit的有符号整数,所以在使用分水岭算法前,我们先对mark图像做一个转化。算法执行完后,再转化为0-255的灰度图。

  imageMask.convertTo(imageMask,CV_32S);
    // 设置marker和处理图像 
  cv::watershed(image,imageMask);

  cv::Mat mark1;
  imageMask.convertTo(mark1,CV_8U);
  cv::namedWindow("marker");

   cv::imshow("marker",mark1);

    此时imageMask图像从无符号整数转化为uchar后,如下图所示,第一个mask区域注水,将会使得整个图像为白色,之后分别在第二个,第三个区域的盆地注水,会产生相应的注水图,注水的区域的值即为mark的值,128和64, 分水岭线则为0,注:在转化前分水岭线的值为-1,转化后成为0

image

我们使用一个转化函数把分水岭线转化为黑色,其它的部分都白黑色,转化函数的公式为:

484B0C~1

imageMask(x,y) = saturate_cast<uchar>(255*imageMask(x,y)+255)
  imageMask.convertTo(imageMask,CV_8U,255, 255);

  最后显示分水岭线,得到下图:(注:在转化前,分水岭线的值为-1)

image

 

源码:工程FirstOpenCV7

下载:稍后提供

 

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