关于opencv4.1的dnn及findpeak二维极值

元气少女缘结神

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分类专栏： Image Segmentation 文章标签： dnn javascript 前端

于 2019-04-28 19:14:09 首次发布

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本文探讨了使用OpenCV进行图像分割的技术，包括利用极值法和分水岭算法处理粘连目标，以及在OpenCV中加载带有DropOut或BatchNorm节点的TensorFlow模型的方法。分享了图像分割资料和解决模型加载问题的思路。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

matlab得找极值的函数findpeak只能找一维极值，而且opencv没有对应的函数，所谓极值就是比周围的值都大，然后看需求要什么程度的极值：对于粘连目标，我用这个极值法求出极值然后+分水岭分割，效果比我之前试过的分割方法都好，而且简单耗时少。

Mat dist_image,eachpeaks,peaksshow;
		distanceTransform(bwimg,dist_image, DIST_L2, 3);

		vector<Point> peaks;
		findPeaks(dist_image,lengthresh,peaks,eachpeaks);

		Mat imglabels,segresult;
		watershedSegmentProc(bwimg,eachpeaks,peaksshow,imglabels,segresult);

像这样找的中心区域点都比较准，然后分水岭分割时过分割就会较少。

但这个办法应该再优化一下，因为这样找的极值对单个大目标不友好，单个大目标会找出几个极值。至于优化的代码就不发了（公司内部使用）。

有一个疑惑：今天调试时，分水岭结果怎么还有未知区域没被分配：

这里竟然还有0---未知区域的值，明明是已经分水岭后的结果：

/*分水岭分割处理
	 * srcmatbw--------二值图  单通道
	 * everycenters----可分割石头的中心图，背景为黑色0，中心为白点255
	 * imglabels-------分水岭结果  背景是100，分界线是-1，可分割石头是1~N（可能有0已容错）
	 * */
int watershedSegmentProc(Mat &srcmatbw,Mat &everycenters,Mat &imglabels)
{
//	int not_zero_count=countNonZero(srcmatbw);
//	float white_count_thre=srcmatbw.rows*srcmatbw.cols;
//	white_count_thre*=0.8;
//	if((not_zero_count<20 )||(not_zero_count>(int)white_count_thre))
//	{
//		return 2;
//	}

	Mat element = getStructuringElement(MORPH_ELLIPSE, Size(11, 11));
	Mat element2 = getStructuringElement(MORPH_ELLIPSE, Size(3, 3));

	Mat binary_dilate;//every centers
	dilate(everycenters, binary_dilate, element2, Point(-1, -1), 1);

	Mat binary_8UC3;
	vector<Mat> resultmats;
	resultmats.push_back(srcmatbw);
	resultmats.push_back(srcmatbw);
	resultmats.push_back(srcmatbw);
	merge(resultmats,binary_8UC3);

	Mat unknown;//得到未知区域 即分界线的划分涉及区域
	bitwise_xor(srcmatbw,binary_dilate,unknown);

	//合并标记图像
	Mat imgstats, imgcentroid;
	connectedComponentsWithStats(binary_dilate, imglabels, imgstats, imgcentroid);  //连通域标记

	imglabels.convertTo(imglabels, CV_32SC1); //图像类型转换

	imglabels = imglabels + 100;//背景区域像素为100

	for (int i=0;i<unknown.rows;i++)
	{
		uchar* ptr = unknown.ptr<uchar>(i);
		for (int j=0;j<unknown.cols;j++)
		{
			if (255==ptr[j])
			{
				imglabels.at<int>(i, j) = 0; //未知区域像素为0
			}
		}
	}

	//分水岭分割
	watershed(binary_8UC3, imglabels);
}

那个0不知道怎么回事？！

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关于opencv4.1调用tensorflow训练好的带有DropOut或BatchNorm节点的.pb模型，一个新同事说opencv c++不支持，我查了下：

Export tensorflow graph with batchnorm to opencv dnn - OpenCV Q&A Forum

OpenCV: modules/dnn/src/tensorflow/tf_importer.cpp | Fossies

dnn: Unknown layer type Shape in op dropout/Shape in function populateNet · Issue #9563 · opencv/opencv · GitHub

How to load a Keras model build with tensorflow backend in OpenCV - OpenCV Q&A Forum

Tensorflow C++ 从训练到部署(3)：使用 Keras 训练和部署 CNN - 技术刘

C++ and the phase_train node · Issue #357 · davidsandberg/facenet · GitHub

查了一下opencv4.1源码，看到是写了fushBatchNorm的接口的，如果不支持，那opencv为什么要写这个接口，不是鸡肋吗：