在OpenCV里实现分水岭算法

目标：学习基于标记的图像分割算法，又叫做分水岭算法，以及使用cv.watershed()函数。

 

理论：

任何灰度图像都可以看作是一个地形表面，高强度表示山峰和丘陵，低强度表示山谷。你开始用不同颜色的水（标签）填满每个孤立的山谷（局部最小值）。随着水位的上升，根据附近的山峰（坡度），来自不同山谷的水，显然是不同颜色的水会开始融合。为了避免这种情况，你要在水融合的地方设置屏障。当你继续补充水和建造更高的障碍物时，直到所有的山峰都在水下。然后，你所创建的屏障将为你提供了分割结果。这就是分水岭背后的“原理”。

 

但是这种方法会由于图像中的噪声或任何其他不规则性而导致过分割的后果，所以OpenCV的实现是基于标记的分水岭算法，你需要提前指定哪些是分割的山谷位置，哪些不是。它是一个交互式的图像分割算法。我们所做的就是给我们所知道的物体贴上不同的标签。用一种颜色（或强度）标记我们确定是前景或对象的区域，用另一种颜色标记我们确定是背景或非对象的区域，最后用0标记