opencv学习笔记五十七:基于分水岭的图像分割

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本文介绍了使用OpenCV进行图像分割的详细步骤,包括灰度二值化、形态学处理、距离变换、种子点生成、分水岭分割以及最终的色彩填充显示。通过对图像的操作,实现精准的图像区域划分。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

基本步骤:灰度二值化,形态学与距离变换再二值化,通过寻找轮廓与画轮廓生成种子点,分水岭分割,然后填色显示。

#include<opencv2\opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;

int main(int arc, char** argv) { 
	Mat src = imread("1.jpg");
	namedWindow("input", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("input", src);

	////灰度二值化
	Mat gray, binary;
	cvtColor(src, gray, CV_BGR2GRAY);
	threshold(gray, binary, 0, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU);
	imshow("binary", binary);

	//形态学与距离变换
	Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3));
	morphologyEx(binary, binary, MORPH_OPEN, kernel);
	Mat dist ;
	distanceTransform(binary, dist, 2, 3,CV_32F);//这里距离是选择L2,会有浮点数,所以类型为CV_32F
	normalize(dist, dist, 0, 1, NORM_MINMAX);
	imshow("distanceTransform", dist);
	threshold(dist, dist, 0.1, 1, THRESH_BIN
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