C++OpenCV图像分割之如何实现分水岭分割

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API介绍

void watershed( InputArray image, InputOutputArray markers );

参数说明：

image:  必须是一个8bit 3通道彩色图像矩阵序列

markers: 在执行分水岭函数watershed之前，必须对第二个参数markers进行处理，它应该包含不同区域的轮廓，每个轮廓有一个自己唯一的编号，轮廓的定位可以通过Opencv中findContours方法实现，这个是执行分水岭之前的要求。算法会根据markers传入的轮廓作为种子（也就是所谓的注水点），对图像上其他的像素点根据分水岭算法规则进行判断，并对每个像素点的区域归属进行划定，直到处理完图像上所有像素点。而区域与区域之间的分界处的值被置为“-1”，以做区分。

上面的API函数非常简单，但是参数里面第二个说了在需要进行轮廓的提取，所以说在做分水岭操作之前，我们要结合以前学过的知识对图像进行先一步的处理如   均值滤波----变成灰度图---二值化---形态学操作---查找轮廓等

代码演示

我们再新建一个项目名为opencv--Matting，按照配置属性(VS2017配置OpenCV通用属性),然后在源文件写入#include和main方法.

运行一下看我们的源图

上面就是我们的源图，然后我们开始进行图像分割

1.均值漂移算法

我们看一下结果,右图上变化不大,就是相当于做了一个简单的模糊

2.把图像转为灰度图并进行二值化操作

再运行看一下效果

3.图二值化图像进行距离变化并归一化显示出来

运行效果

4.将变换后的重新二值化显示出来

运行效果

5.定义markers并划到新的Mat里面

6.对源图进行形态学操作，去掉干扰，让效果更好

7.将生成的markers进行分水岭转换

8.生成随机颜色，并填充颜色，在新的图像中画出来后看一下分割的效果

9.显示最后填充的图片并打印出一共多少个

我们来看一下运行效果

可以看到上面已经把所有的颜色都区分开了，我们再看一下输入的轮廓数，下面打印出来的就是14个，也和我们图片中是一样的。

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