图像分割是计算机视觉领域的重要任务,它的目标是将图像划分成多个具有独立语义的区域。Watershed(分水岭)算法是一种经典的图像分割方法,它基于图像中的梯度信息来识别物体的边界。在本文中,我们将详细介绍OpenCV中的Watershed算法,并提供相应的源代码示例。
Watershed算法的基本原理是将图像看作地形图,图像中的每个像素点都被认为是一个水滴。通过在图像中模拟水的流动,水滴最终会聚集到边界处,形成分割的结果。下面是使用OpenCV实现Watershed算法的示例代码:
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
image = cv2.imread('input_image.jpg')
# 转换为灰度图像
gray = cv2
本文介绍了计算机视觉中的图像分割任务,重点讲解了Watershed分水岭算法,该算法基于图像梯度信息识别物体边界。通过使用OpenCV库,提供了详细的步骤和源代码示例,包括图像预处理、距离变换、连通组件分析和实际应用。Watershed算法在目标检测、图像分析等领域有广泛应用。
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