图像分割 Image Segmentation

               

http://www.cnblogs.com/xrwang/archive/2010/02/28/ImageSegmentation.html?login=1

作者：王先荣
前言
    图像分割指的是将数字图像细分为多个图像子区域的过程，在OpenCv中实现了三种跟图像分割相关的算法，它们分别是：分水岭分割算法、金字塔分割算法以及均值漂移分割算法。它们的使用过程都很简单，下面的文章权且用于记录，并使该系列保持完整吧。
分水岭分割算法
    分水岭分割算法需要您或者先前算法提供标记，该标记用于指定哪些大致区域是目标，哪些大致区域是背景等等；分水岭分割算法的分割效果严重依赖于提供的标记。OpenCv中的函数cvWatershed实现了该算法，函数定义如下：

void cvWatershed( const CvArr * image, CvArr * markers)

其中：image为8为三通道的彩色图像；
      markers是单通道整型图像，它用不同的正整数来标记不同的区域，下面的代码演示了如果响应鼠标事件，并生成标记图像。

生成标记图像

            // 当鼠标按下并在源图像上移动时，在源图像上绘制分割线条         private void pbSource_MouseMove( object sender, MouseEventArgs e)        {            // 如果按下了左键             if (e.Button == MouseButtons.Left)            {                if (previousMouseLocation.X >= 0 && previousMouseLocation.Y >= 0 )                {                    Point p1 = new Point(( int )(previousMouseLocation.X * xScale), ( int )(previousMouseLocation.Y * yScale));                    Point p2 = new Point(( int )(e.Location.X * xScale), ( int )(e.Location.Y * yScale));                    LineSegment2D ls = new LineSegment2D(p1, p2);                    int thickness = ( int )(LineWidth * xScale);                    imageSourceClone.Draw(ls, new Bgr(255d, 255d, 255d), thickness);                    pbSource.Image = imageSourceClone.Bitmap;                    imageMarkers.Draw(ls, new Gray(drawCount), thickness);                }                previousMouseLocation = e.Location;            }        }        // 当松开鼠标左键时，将绘图的前一位置设置为（-1，-1）         private void pbSource_MouseUp( object sender, MouseEventArgs e)        {            previousMouseLocation = new Point( - 1 , - 1 );            drawCount ++ ;        }

 

 

        您可以用类似下面的方式来使用分水岭算法：

使用分水岭分割算法

        /// <summary>         /// 分水岭算法图像分割        /// </summary>         /// <returns> 返回用时 </returns>         private string Watershed()        {            // 分水岭算法分割             Image < Gray, Int32 > imageMarkers2 = imageMarkers.Copy();            Stopwatch sw = new Stopwatch();            sw.Start();            CvInvoke.cvWatershed(imageSource.Ptr, imageMarkers2.Ptr);            sw.Stop();            // 将分割的结果转换到256级灰度图像             pbResult.Image = imageMarkers2.Bitmap;            imageMarkers2.Dispose();            return string .Format( " 分水岭图像分割，用时：{0:F05}毫秒。\r\n " , sw.Elapsed.TotalMilliseconds);        }

 

 

金字塔分割算法
    金字塔分割算法由cvPrySegmentation所实现，该函数的使用很简单；需要注意的是图像的尺寸以及金字塔的层数，图像的宽度和高度必须能被2整除，能够被2整除的次数决定了金字塔的最大层数。下面的代码演示了如果校验金字塔层数：

校验金字塔分割的金字塔层数