本文通过实例介绍了使用OpenCV库进行各向异性图像分割和间隙流体算法。首先，读取输入图像并创建边缘图像，接着应用Canny边缘检测。然后，利用间隙流体方法进行图像分割，最后将结果可视化，展示不同区域。文章提供了完整源代码，帮助读者理解实现原理，并鼓励根据需求调整参数以优化分割效果。
在本篇文章中，我们将介绍使用OpenCV库进行各向异性图像分割和间隙流体的实例。我们将提供相应的源代码，并详细解释每个步骤的实现原理。
导入必要的库和声明命名空间
首先，我们需要导入OpenCV库并声明所需的命名空间：
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
读取输入图像
我们从磁盘中读取输入图像。在本例中，我们假设图像已经存在并且位于当前工作目录中。你可以根据自己的需求修改图像路径。下面是读取图像的代码：
Mat inputImage = imread(
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2018
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