Python实现基于距离变换的分水岭图像分割算法及源码

本文介绍了如何使用Python实现基于距离变换的分水岭图像分割算法,该方法能解决传统分水岭算法过度分割的问题。通过导入OpenCV库,进行图像灰度化、阈值处理、距离变换、归一化、形态学操作等步骤,最终应用分水岭算法并展示分割结果。

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Python实现基于距离变换的分水岭图像分割算法及源码

图像分割是计算机视觉领域中的一个重要任务。其中,分水岭算法是一种经典的图像分割算法,它基于图像中的梯度信息将图像分割成不同的区域。然而,传统的分水岭算法会产生过度分割的问题,即在图像中相邻的物体被分割成了多个部分。为了解决这个问题,基于距离变换的分水岭算法被提出。

本文将介绍如何使用Python实现基于距离变换的分水岭图像分割算法,同时提供完整的源代码。

首先,我们需要导入必要的库和模块:

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

接着,我们读取一张待处理的彩色图像,并将其转换为灰度图像。这里我们使用OpenCV库的cv2.imread()cv2.cvtColor()函数:


                
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