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【OpenCV】基于分水岭算法的图像分割

news 来源：原创 2025/6/28 2:46:46

介绍

分水岭算法（Watershed Algorithm）是一种基于形态学的图像分割方法，它模仿了地理学中的分水岭概念。在图像处理中，分水岭算法通过模拟水流从山顶流向谷底的过程来分割图像，其中局部极小值点被视为“山谷”，而区域边界则对应于“山脊线”。OpenCV 提供了实现这一算法的功能，并且可以通过一些预处理步骤提高其性能和准确性。

分水岭算法的基本原理

初始化：首先需要对图像进行必要的预处理，例如灰度转换、噪声去除（如高斯模糊）、边缘检测等。这有助于减少不必要的细节并突出重要的结构特征。
标记生成：创建一个标记图像，用于指导分水岭变换。通常情况下，我们会使用距离变换（Distance Transform）或阈值化的方法来确定前景（对象内部）和背景（非对象区域）的初始标记。
分水岭变换：应用 cv2.watershed() 函数执行分水岭算法。该函数会根据输入的标记图像自动填充未标记的区域，直到所有像素都被分配给某个标记为止。
后处理：最后一步是对结果进行后处理，比如将分水岭产生的边界标记为特定颜色，以便于可视化和进一步分析。

理论

任何灰度图像都可以看作是地形表面，其中高强度表示峰和丘陵，而低强度表示山谷。用不同颜色的水（标签）填充每个孤立的山谷（局部最小值）。随着水的上升，取决于附近的峰值（梯度），来自不同山谷的水，明显具有不同的颜色将开始融合。为避免这种情况，需要在水合并的位置建立障碍。继续填补水和建筑障碍的工作，直到所有的山峰都在水下。然后，创建的障碍提供分割结果。这是分水岭背后的“哲学”。

但是这种方法会因图像中的噪声或任何其他不规则性而给出过度调整结果。因此，OpenCV 实施了一个基于标记的分水岭算法，可以在其中指定要合并的所有谷点，哪些不合并。这是一种交互式图像分割。我们所做的是为我们知道的对象提供不同的标签。用一种颜色（或强度）标记我们确定为前景或对象的区域，用另一种颜色标记我们确定为背景或非对象的区域，最后标记我们不确定任何内容的区域，用 0 标记它。这是我们的标记。然后应用分水岭算法。然后我们的标记将使用我们给出的标签进行更新，对象的边界将具有-1 的值。

代码

下面我们将看到一个如何使用距离变换和分水岭来分割相互接触的物体的示例。考虑下面的硬币图像，硬币互相接触。即使你达到阈值，它也会相互接触。

我们首先找到硬币的近似估计值。为此，我们可以使用 Otsu 的二值化。

import numpy as np
import cv2 as cv
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv.imread('coins.png')
gray = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv.threshold(gray,0,255,cv.THRESH_BINARY_INV+cv.THRESH_OTSU)

Image_watershed_thresh

现在我们需要去除图像中的任何小白噪声。为此，我们可以使用形态开放。要移除对象中的任何小孔，我们可以使用形态学闭合。所以，现在我们确切地知道靠近物体中心的区域是前景，而远离物体的区域是背景。只有我们不确定的区域是硬币的边界区域。

所以我们需要提取我们确定它们是硬币的区域。侵蚀消除了边界像素。所以无论如何，我们可以肯定它是硬币。如果物体没有相互接触，这将起作用。但由于它们相互接触，另一个好的选择是找到距离变换并应用适当的阈值。接下来我们需要找到我们确定它们不是硬币的区域。为此，我们扩大了结果。膨胀将物体边界增加到背景。这样，我们可以确保结果中背景中的任何区域确实是背景，因为边界区域被移除。见下图。

Image_watershed_fgbg

剩下的区域是我们不知道的区域，无论是硬币还是背景。分水岭算法应该找到它。这些区域通常围绕前景和背景相遇的硬币边界（甚至两个不同的硬币相遇）。我们称之为边界。它可以从 sure_bg 区域中减去 sure_fg 区域获得。


kernel = np.ones((3,3),np.uint8)
opening = cv.morphologyEx(thresh,cv.MORPH_OPEN,kernel, iterations = 2)
sure_bg = cv.dilate(opening,kernel,iterations=3)
dist_transform = cv.distanceTransform(opening,cv.DIST_L2,5)
ret, sure_fg = cv.threshold(dist_transform,0.7*dist_transform.max(),255,0)
sure_fg = np.uint8(sure_fg)
unknown = cv.subtract(sure_bg,sure_fg)

看到结果。在阈值图像中，我们得到了一些我们确定硬币的硬币区域，现在它们已经分离。（在某些情况下，你可能只对前景分割感兴趣，而不是分离相互接触的物体。在这种情况下，你不需要使用距离变换，只需要侵蚀就足够了。侵蚀只是提取确定前景区域的另一种方法，那就是所有。）

Image_watershed_dt

现在我们确定哪个是硬币区域，哪个是背景和所有。所以我们创建标记（它是一个与原始图像大小相同的数组，但是使用 int32 数据类型）并标记其中的区域。我们确切知道的区域（无论是前景还是背景）都标有任何正整数，但不同的整数，我们不确定的区域只是保留为零。为此，我们使用cv.connectedComponents（）。它用 0 标记图像的背景，然后其他对象用从 1 开始的整数标记。

但我们知道，如果背景标记为 0，分水岭会将其视为未知区域。所以我们想用不同的整数来标记它。相反，我们将标记由未知定义的未知区域为 0。


ret, markers = cv.connectedComponents(sure_fg)
markers = markers+1
markers[unknown==255] = 0

查看 JET 色彩映射中显示的结果。深蓝色区域显示未知区域。确定的硬币用不同的值着色。与未知区域相比，确定背景的剩余区域以浅蓝色显示。

Image_watershed_marker

现在我们的标记准备好了。现在是最后一步的时候，应用分水岭。然后将修改标记图像。边界区域将标记为-1。

markers = cv.watershed(img,markers)
img[markers == -1] = [255,0,0]

请参阅下面的结果。对于某些硬币，它们触摸的区域被正确分割，而对于某些硬币则不然。

Image_watershed_result

【OpenCV】基于分水岭算法的图像分割

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分水岭算法的基本原理

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