OpenCv学习笔记5--图像分割之分水岭算法

最新推荐文章于 2025-07-08 09:09:27 发布
最新推荐文章于 2025-07-08 09:09:27 发布
阅读量2.1k 收藏 16
点赞数 2
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： OpenCV笔记 文章标签： watershed opencv python
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_29893385/article/details/84104420
本文介绍了OpenCV中的分水岭算法用于图像分割，详细阐述了算法原理和实现步骤，包括Canny边缘检测、注水点标记、分水岭算法以及图像融合。通过实例展示了如何使用Python和OpenCV进行图像处理，提供了完整的代码示例。

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

此opencv系列博客只是为了记录本人对<<opencv3计算机视觉-pyhton语言实现>>的学习笔记,所有代码在我的github主页https://github.com/RenDong3/OpenCV_Notes.

欢迎star,不定时更新...

分水岭算法是在分割的过程中，它会把跟临近像素间的相似性作为重要的参考依据，从而将在空间位置上相近并且灰度值相近（求梯度）的像素点互相连接起来构成一个封闭的轮廓。分水岭算法常用的操作步骤：彩色图像灰度化，然后再求梯度图，最后在梯度图的基础上进行分水岭算法，求得分段图像的边缘线。

下面左边的灰度图，可以描述为右边的地形图，地形的高度是有灰度图的灰度值决定，灰度为0对应地形图的地面，灰度值最大的像素对应地形图的最高点。

对灰度图的地形图的解释，我们考虑三类点：

  1. 局部最小点值，该点对应一个盆地的最低点，当我们在盆地里滴一滴水的时候，由于重力作用，谁最终会汇聚到该点。注意：可能存在一个最小值面，该平面内的都是最小值点。
  2. 盆地的其他位置
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
OpenCv学习笔记4--图像分割之GrabCut算法
小熊猫的博客
11-15 8138
说明: 本文章是opencv学习笔记系列的第四篇小结,可能前几篇内容太多,排版也不甚合理,所以为了更好的观看体验,这次的内容会稍微少那么一点点,再次重申 所有代码在我的github主页https://github.com/RenDong3/OpenCV_Notes. 欢迎star,不定时更新... 所谓图像分割指的是根据灰度、颜色、纹理和形状等特征把图像划分成若干互不交迭的区域，并使这些特...
Opencv学习笔记 图像分割三（ImageJ 分水岭）
学以致用 知行合一
10-18 4397
ImageJ是一款基于 java的,由 National Institutes of Health(NIH)开发的一款功能强大的图像处理软件,在科研中应用极为广泛。其中也是包含有java实现的分水岭算法。
OpenCV基于分水岭图像分割算法
05-08
OpenCV基于分水岭图像分割算法,经过分水岭算法后，不同的标记肯定会在不同的区域中，例如头发部分，我画了一条线标记，　处理后就把头发部分分割了出来,还比如胳膊那一块，正好也分割出来了
计算机视觉——OpenCV 使用分水岭算法进行图像分割
知来者逆的博客
04-26 3245
分水岭算法通过模拟自然地形来实现图像中物体的分类。在这一过程中，每个像素的灰度值被视作其高度，灰度值较高的像素形成山脊，即分水岭，而二值化阈值则相当于水平面，低于这个水平面的区域会被“淹没”。
图像分割技术：分水岭算法
最新发布
weixin_31641077的博客
07-08 1386
分水岭算法是一种强大的图像分割技术，其灵感来源于地理学中流域的分界。尽管该算法最初是为了解决流域的问题，但在图像处理领域，它已成为一种流行的工具。本章旨在概述分水岭算法的起源、发展以及其在图像处理中的基本应用。分水岭算法的核心思想是将图像映射为地形，其中亮度或强度表示高度。在这样的地形上，水会从高点流向低点，分水岭算法模拟这一过程，确定水流分隔点作为区域的边界，从而完成图像的分割。分水岭算法在图像分析领域尤其有用，因为它可以将图像中的对象彼此分开。然而，它也有潜在的缺点，如过分割。
【图像分割】传统分割算法—分水岭算法（包含基于opencv的实例展示）
qq_43456016的博客
03-20 9821
分水岭算法将图像看作地理学中的地形表面，图像中的高灰度值区域被看作山峰，低灰度值区域被看作山谷。进而实现图像的分割。假如我们向“山谷”中注水，水位则会逐渐升高，然后不同山谷的水就会汇集在一起，如果我们阻止来自不同山谷的水汇集，我们需在水流可能交汇处建立堤坝，我们需要把图像分成两个不同的集合：集水盆地和分水岭线。我们建立的堤坝即是分水岭线，也即是对原图像的分割。但是由于图像中的噪声或任何其他不规则性，这种方法会造成过度分割的结果。所以OpenCV。
OpenCV4 详解《图像分割之分水岭算法》和C++测试
RayChiu757374816的博客
09-09 1774
OpenCV4 详解《图像分割之分水岭算法》和C++测试
用分水岭算法实现图像的分割与提取---OpenCV-Python开发指南（36）
热门推荐
李元静
03-23 1万+
目录图像分割分水岭算法waterShed函数形态学分割 图像分割 了解分水岭算法之前，我们需要了解什么是图像的分割。 在图像的处理过程中，经常需要从图像中将前景对象作为目标图像分割或者提取出来。例如，在视频监控中，观测到的是固定背景下的视频内容，而我们对背景本身并无兴趣，感兴趣的是背景中出现的车辆，行人或者其他对象。我们希望将这些对象从视频中提取出来，而忽略那些没有对象进入背景的视频内容。 分水岭算法 图像分割是图像处理过程中一种非常重要的操作。分水岭算法将图像形象地比喻为地理学上的地形表面，实现图像分割，
opencv-python学习笔记9-图像分割
The_xz的博客
09-13 2301
图像分割是计算机视觉中的一个重要步骤，其基本目标是将图像划分为若干个具有特定特征或意义的区域。每个区域内部的像素共享相似的属性，如颜色、纹理、亮度或深度。图像分割可以基于灰度、彩色、空间纹理和几何形状等特征进行划分，并使这些特征在同一区域内表现出一致性或相似性，而在不同区域间呈现出差异性。技术现状：传统图像分割技术：传统的图像分割方法主要包括基于阈值的方法、边缘检测方法、区域生长方法、聚类方法以及图论方法等。例如，基于阈值的方法通过设定一个或多个阈值来区分不同的像素值，从而实现二值化分割；
OpenCV-分水岭算法
卷心菜的博客
10-17 1068
OpenCV-分水岭算法(Python)
opencv python 基于分水岭算法的图像分割
weixin_33759269的博客
07-23 1152
Image Segmentation with Watershed Algorithm 理论 任何灰度图像都可以看作是地形表面，其中高强度表示山峰和丘陵，而低强度表示山谷.用不同颜色的水（标签）填充每个孤立的山谷（局部最小值），随着水的上升，明显具有不同的颜色的水将开始融合.为避免这种情况，需要在水合并的位置建立障碍，在所有的山峰都被水...
分水岭算法实现图像分割—距离标记法
qq_43747776的博客
03-23 1331
分水岭算法实现图像分割—距离标记法 内容：分割边界相连的硬币图像 使用函数：cv2.distanceTransform；cv2.connectedComponents； cv2.watershed 1.分水岭算法 任何一副灰度图像都可以被看成拓扑平面，灰度值高的区域可以被看成是山峰，灰度值低的区域可以被看成是山谷。我们向每一个山谷中灌不同颜色的水。随着水的位的升高，不同山谷的水就会相遇汇合，为了防...
【OpenCV】分水岭算法及实战
qq_36926037的博客
07-28 585
一、概念   分水岭算法：基于距离变换                    二、实战 import cv2 as cv import numpy as np """ 分水岭算法原理： 任何一副灰度图像都可以被看成拓扑平面，灰度值高的区域可以被看成是 山峰，灰度值低的区域可以被看成是山谷。 我们向每一个山谷中灌不同颜色的水。随着水的位的升高，不同山谷的水就会相遇汇合，为了防止不同山谷的水 汇合， 我们需要在水汇合的地方构建起堤坝。不停的灌水，不停的构建堤坝知 道所有的山峰都被水淹没。 我们构建好的堤坝
OpenCV-Python学习笔记（十七）：分水岭算法图像分割
GiffordY的博客
06-25 3311
分水岭算法图像分割（Image Segmentation with Watershed Algorithm） 目标 本节我们将要学习 • 使用基于掩模的分水岭算法进行图像分割 • 函数：cv2.connectedComponents()、cv2.watershed() 1. 原理 任何一副灰度图像都可以被看成拓扑平面，灰度值高的区域可以被看成是山峰，灰度值低的区域可以被看成是山谷。我们向每...
分水岭算法理解，由图像绘制地形图
qq_40242160的博客
01-11 799
理解分水岭算法，提到绘制梯形图 https://blog.youkuaiyun.com/fengye2two/article/details/79116105 下载测试图像 绘制地形图结果 %绘制曲面的测试 a = imread('11.jpg'); % figure,imshow(a); I = rgb2gray(a); [height, width] =size(I); xgv = [1:1:width]; ygv = [1:1:height]; [x,y] = meshgrid(xgv,ygv)
python+opencv-13 分水岭算法实现图像分割
bubid的博客
09-12 1996
python+opencv-13 分水岭算法实现图像分割图像分割分水岭算法确定一幅图像的前景图像 图像分割 图像分割是一种基本的图像处理技术，是指将图像分成不同特性的区域，并对目标进行提取的技术，它是由图像处理到图像分析的关键步骤。 目标提取和图像理解都是在图像分割的基础上进行的。 分水岭算法 分水岭算法会把临近像素间的相似性作为重要的参考因素，在空间位置上相近和灰度值相近的像素点互相连接起来构成一个封闭的区域。 可以把灰度图与地形图做对比。灰度值低的地方是山谷，灰度值高的地方是山峰。这样山峰包围了山谷，也
Python:实现基于标记的分水岭分割算法(附完整源码)
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
02-01 607
Python:实现基于标记的分水岭分割算法(附完整源码)
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】183.基于轮廓标记的分水岭算法
youcans的博客
05-18 1804
基于标记的分水岭算法的思想是利用先验知识来帮助分割。本例程先用梯度算子进行边缘检测，然后通过查找图像轮廓，生成标记图像来引导分割。 基于轮廓标记的分水岭算法的步骤为： （1）对图像进行梯度处理获得梯度图像； （2）对梯度图像查找和绘制轮廓； （3）基于轮廓图像生成标记图像； （4）基于标记图像使用分水岭算法进行分割，得到各个分割目标的轮廓； （5）把目标的轮廓添加到原始图像上； （6）用随机颜色填充分割图像。
【OpenCV + Python】分水岭算法图像分割
zhouzongzong的博客
06-27 6469
任何一副灰度图像都可以被看成拓扑平面，灰度值高的区域可以被看成是 山峰，灰度值低的区域可以被看成是山谷。我们向每一个山谷中灌不同颜色的水。随着水的位的升高，不同山谷的水就会相遇汇合，为了防止不同山谷的水汇合，我们需要在水汇合的地方构建起堤坝。不停的灌水，不停的构建堤坝直到所有的山峰都被水淹没。我们构建好的堤坝就是对图像的分割。这就是分水岭算法的背后哲理。 但是这种方法通常都会得到过度分割的结果，这...
图像复原技术：OpenCV实现的Lucy-Richardson算法
OpenCV包含了超过2500个优化算法，这些算法覆盖了图像处理、视频分析、深度学习、运动分析、2D/3D特征提取等领域。OpenCV的算法是用C++编写的，并且它也支持Python、Java等编程语言。由于其广泛的应用和高效的计算...
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值