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

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分类专栏： python编程示例系列人工智能文章标签： opencv 算法计算机视觉

于 2023-03-21 08:36:19 首次发布

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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。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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