OpenCV的图像分割分水岭算法(watershed algorithm)示例

OpenCV的分水岭算法是图像分割的一种方法,适用于医学图像分析、纹理分割和物体检测。在这些场景中,算法通过灰度级和边缘信息划分图像区域。虽然需要手动标记辅助,但其效果显著。

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OpenCV的分水岭算法(watershed algorithm)是一种用于图像分割的算法。该算法基于图像中的灰度级和边缘来构建一组标记,将图像分割成不同的区域或物体。

该算法可以用于很多应用,如医学图像分析、纹理分割、物体检测等。在医学图像分析中,分水岭算法可用于分割MRI或CT图像中的不同结构,如肿瘤、器官等。在纹理分割中,该算法可以用于将图像分割成纹理块,从而识别材质。在物体检测中,该算法可以用于分割图像中的物体,从而实现目标检测。

分水岭算法是一种有用的图像分割算法,但是它通常需要手动指定一些标记,从而使算法能够更好地工作。

#!/usr/bin/env python
'''
分水岭分割
	该程序演示了OpenCV中分水岭分割算法的使用:watershed()。
用法
	watershed.py [图像文件名]
按键
	1-7 - 切换标记颜色
	SPACE - 更新分割结果
	r - 重置
	a - 切换自动更新
	ESC - 退出
'''
#Python 2/3 兼容

from __future__ import print_function

import numpy 
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