18- OpenCV：基于距离变换与分水岭的图像分割

目录

1、图像分割的含义

2、常见的图像分割方法

3、距离变换与分水岭介绍

4、相关API

5、代码演示

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1、图像分割的含义

图像分割是指将一幅图像划分为若干个具有独立语义的区域或对象的过程。其目标是通过对图像进行像素级别的分类，将图像中不同的区域或对象分离出来，以便进一步分析、处理或理解图像。

简单来说：就是将图像分割成不同的对象，如下图所示，右边将图像的背景和马匹分割开。

（1）图像分割(Image Segmentation)是图像处理最重要的处理手段之一。

（2）图像分割的目标是将图像中像素根据一定的规则分为若干(N)个cluster集合，每个集合包含一类像素。（规则也就是不同的算法，算法不同可能会得到不同的结果 ）

（3）根据算法分为监督学习方法和无监督学习方法，图像分割的算法多数都是无监督学习方法 - KMeans。

（4）图像分割在计算机视觉和图像处理领域具有广泛的应用，例如目标检测、图像编辑、医学影像分析等。它可以帮助我们识别图像中的不同物体、提取感兴趣的区域、分析物体的形状和结构等。

2、常见的图像分割方法

（1）基于阈值的分割：根据像素的灰度值与预先设定的阈值进行比较，将像素分为不同的类别。这种方法简单直观，适用于图像中目标与背景之间有明显差异的情况。

（2）区域生长法：从种子点开始，根据像素之间的相似性逐渐扩展区域，直到满足某个停止准则。该方法适用于图像中存在连续的区域或对象。

（3）边缘检测法：通过检测图像中的边缘信息，将图像分割为不同的区域。常用的边缘检测算法包括Canny边缘检测、Sobel算子等。

（4）基于图论的分割：将图像表示为一个图，通过最小割或最大流等算法将图像分割为多个区域。这种方法可以考虑到像素之间的空间关系和相似性。

（5）基于深度学习的分割：利用深度神经网络模型，如U-Net、Mask R-CNN等，对图像进行像素级别的分类，实现精细的图像分割。

3、距离变换与分水岭介绍

1、距离变换常见算法有两种：

（1）不断膨胀/ 腐蚀得到 ；

（2）基于倒角距离

2、分水岭变换常见的算法：基于浸泡理论实现