到现在为止，已经讨论了基于3种主要概念的分割方法：(a)间断的检测；(b)门限处理和(c)区域处理。每种方法各有优点(例如，全局门限处理的速度优势)和缺点(如，以灰度级的间断检测为基础的方法需要诸如边线连接等后处理)。本节中，讨论基于所谓的形态学分水岭概念的方法。接下来将要说明，形态学分水岭分割将其他3种方法中的许多概念进行了具体化，包括连续的边界分割在内，它生成的分割结果通常更为稳定。这条途径也
转载
2024-01-06 21:33:20
110阅读
文章目录syntax：Description：Examples输出 分水岭变换syntax：L = watershed(A)
L = watershed(A,conn)Description：分水岭变换通过将图像视为浅色像素代表高海拔而深色像素代表低海拔的表面，在图像中找到“集水盆地”或“分水岭脊线”。 分水岭变换可用于将感兴趣的连续区域分割为不同的对象。L = watershed（A）返回一个标
分水岭算法（watershed）是一种借鉴了形态学理论的分割方法，在该方法中，将一幅图像看成一个拓扑地形图，其中灰度值f(x,y)对应地形高度值。高灰度值对应的山峰，低灰度值对应山谷。水总是朝地势低的地方流动，直到某一局部低洼处才停下来，这个低洼处被称为吸水盆地。最终所有的水分会分聚在不同的吸水盆地，吸水盆地之间的山脊被称为分水岭。水从分水岭留下时，朝不同的吸水盆地流动的可能性是相等的。使用这种想
转载
2024-01-03 08:58:58
127阅读
分水岭算法watershed
进行图像分割基本的步骤
通过形态学开运算对原图像O去噪通过膨胀操作获取“确定背景B”利用距离变换函数对图像进行运算，并对其进行阈值处理，得到“确定前景F”计算未知区域UN（UN = O – B – F ）利用函数connecedComponents对原图像O进行标注对函数connecedComponents的标注结果进行修正使用分水岭函数watershed完成对
转载
2024-08-11 16:40:30
101阅读
背景 做图像分割的时候用到了，就学习了一下大概思想 把图像中的像素大小理解成山地的海拔，向山地灌水，海拔低的地方会积水，这些地方称之为谷底。随着水位上升，不同谷底的水会相遇，相遇的地方就是分水岭。
转载
2023-08-20 21:16:58
87阅读
图像轮廓与图像分隔修复（8）：分水岭算法一，分水岭算法的认知；二，实现分水岭算法: watershed()函数；三，综合示例程序:分水岭算法；一，分水岭算法的认知 在许多实际运用中，我们需要分割图像，但无法从背景图像中获得有用信息。分水岭算法 ( watershed algorithm）在这方面往往是非常有效的。此算法可以将图像中的边缘转化成“
转载
2023-12-31 15:06:41
147阅读
数学形态学以图像的形态特征为研究对象，用具有一定形态的结构元素描述图像中元素与元素、部分与部分之间的关系，以达到对图像分析和识别的目的。数学形态学用于基于区域的图像分割最典型的例子就是分水岭(Watershed)方法。 分水岭算法(Watershed)基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌，图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度，每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆，而集水盆的边
转载
2023-10-12 17:19:29
116阅读
一、分水岭算法在许多实际运用中,我们需要分割图像,但无法从背景图像中获得有用信息。分水岭算法(watershed algorithm)在这方面往往是非常有效的。此算法可以将图像中的边缘转化成“山脉”,将均匀区域转化为“山谷”,这样有助于分割目标。分水岭算法,是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法,其基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌,图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度,每一个局部极
转载
2024-06-07 11:30:29
129阅读
基于分水岭算法的图像分割 文章目录基于分水岭算法的图像分割一、理论二、利用分水岭算法分割硬币 一、理论 任何灰度图像都可以看作是地形表面，其中高强度的表示峰和丘陵，而低强度的表示山谷。用不同颜色的水（标签）填充每个孤立的山谷（局部最小值）。水位上升取决于附近的峰值（梯度），来自不同山谷的水将开始融合，为避免这种情况，需要在水合并前建立障碍，继续填补水和建立障碍的工作，直到所有的山峰都在水下。
转载
2024-05-29 01:17:46
65阅读
原理介绍前面写了OTSU算法、最大熵算法、自适应阈值法、基于区域生长算法。他们都有各自的优缺点，而分水岭算法具有它们都具有的优势，所以通常能够产生更加稳健的分割效果。分水岭算法(watershed)是一种比较基本的数学形态学分割算法，其基本思想是将灰度图像转换为梯度图像，将梯度值看作高低起伏的山岭，将局部极小值及其邻域看作一个“集水盆”。设想一个个“集水盆”中存在积水，且水位不断升高，淹没梯度较低
转载
2023-12-13 12:42:46
123阅读
# 基于梯度和形态学算子的分水岭图像分割 Python 实现指南
图像分割是计算机视觉中的重要任务，而分水岭算法则是一种常用的分割方法。本文将指导小白如何使用 Python 进行基于梯度和形态学算子的分水岭图像分割。
## 1. 流程概述
以下是实现分水岭分割的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 读取输入
在许多实际应用中，我们需要分割图像，但无法从背景图像中获得有用信息。分水岭算法在这方面往往是非常有效的。此算法可以将图像中的边缘转化成“山脉”，将均匀区域转化为“山谷”，这样有助于分割目标。分水岭算法，是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法，其基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌，图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度，每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆，而集水盆的边界则形成分水岭。
转载
2023-07-24 16:24:03
202阅读
目录前言正文原理流程代码函数cv.pyrMeanShiftFilteringcv2.connectedComponents(image, connectivity, ltype)参考 前言图像分割是按照一定的原则，将一幅图像分为若干个互不相交的小局域的过程，它是图像处理中最为基础的研究领域之一。目前有很多图像分割方法，其中分水岭算法是一种基于区域的图像分割算法，分水岭算法因实现方便，已经在医疗图
转载
2023-12-02 23:49:13
360阅读
分水岭技术是一种众所周知的分割算法，特别适用于提取图片中的相邻或重叠对象。使用分水岭方法时，我们必须从用户定义的标记开始。这些标记可以使用点击手动定义，也可以使用阈值或形态学处理方法定义。 分水岭技术将输入图像中的像素视为基于这些标记的局部极小值(称为地形)——该方法从标记向外“淹没”山谷，直到各种标记的山谷相遇。为了产生准确的分水岭分割，必须准确地设置标记。我们使用一种基于OpenCV标记的分水
转载
2024-06-06 20:28:27
83阅读
cvWatershed例子：
[cpp]
view plain
copy
1. #include<cv.h>
2. #include<highgui.h>
3. #include<iostream>
4.
5. using namespace std;
6.
7. Ip
转载
2024-05-10 16:14:01
82阅读
一、分水岭算法原理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
转载
2023-10-26 11:27:37
144阅读
分水岭分割方法是基于形态学操作一、分水岭分割方法1. 分水岭分割方法 基于浸泡理论的分水岭分割方法 基于连通图的方法 基于距离变换的方法 2. 分水岭算法应用 &
转载
2023-10-04 11:24:31
134阅读
任意的灰度图像可以被看做是地质学表面，高亮度的地方是山峰，低亮度的地方是山谷。给每个孤立的山谷（局部最小值）不同颜色的水（标签），当水涨起来，根据周围的山峰（梯度），不同的山谷也就是不同的颜色会开始合并，要避免这个，你可以在水要合并的地方建立障碍，直到所有山峰都被淹没。你所创建的障碍就是分割结果，这个就是分水岭的原理，但是这个方法会分割过度，因为有噪点，或者其他图像上的错误。所以OpenCV实现了
转载
2023-10-20 17:51:44
100阅读
分水岭分割方法，是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法，其基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌，图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度，每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆，而集水盆的边界则形成分水岭。分水岭的概念和形成可以通过模拟浸入过程来说明。在每一个局部极小值表面，刺穿一个小孔，然后把整个模型慢慢浸入水中，随着浸入的加深，每一个局部极小值的影响域慢慢向外扩展，在两个集水盆汇合处构
转载
2024-05-09 20:23:33
57阅读
分水岭算法是一种常用的图像分割技术，广泛应用于图像处理和计算机视觉领域。通过对图像的连通区域进行识别，分水岭算法能够有效地将目标对象从背景中分离。本文将详细探讨分水岭算法在Python语言中的实现过程，包括技术原理、架构解析、源码分析、性能优化及案例分析。
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[读取图像]
B --> C[灰度化处理]
C
