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
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2023-10-26 11:27:37
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1 # Author：Winter Liu is coming!
2 import cv2 as cv
3 import numpy as np
4
5
6 def watershed_demo(image):
7 # 偏移均值滤波
8 blur = cv.pyrMeanShiftFiltering(image, 10, 100)
9 # 转换为灰度图像
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2023-07-11 10:54:10
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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 &
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2023-10-04 11:24:31
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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
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2023-10-20 17:51:44
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分水岭分割watershed图像自动分割的实现步骤：图像灰度化、滤波、Canny边缘检测查找轮廓，并且把轮廓信息按照不同的编号绘制到watershed的第二个入参merkers上，相当于标记注水点。watershed分水岭运算（实质是将markers的轮廓线的信息，转化为按轮廓区分的块状信息）绘制分割出来的区域，视觉控还可以使用随机颜色填充，或者跟原始图像融合以下，以得到更好的显示效果。相关api
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2024-03-27 19:36:04
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将图像中像素根据一定的规则分为若干个cluster集合，每个集合包含一类对象如下，将两匹马从图像背景中抠出来。
推荐
原创
2023-02-14 10:45:14
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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
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2024-06-07 11:30:29
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OpenCV学习(7) 分水岭算法(1)
分水岭算法主要用于图像分段，通常是把一副彩色图像灰度化，然后再求梯度图，最后在梯度图的基础上进行分水岭算法，求得分段图像的边缘线。 下面左边的灰度图，可以描述为右边的地形图，地形的高度
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2024-06-11 14:52:53
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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
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2024-05-10 16:14:01
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# Python OpenCV分水岭实现
## 概述
在本文中，我们将学习如何使用Python和OpenCV库来实现图像分水岭算法。分水岭算法是一种图像分割算法，它能够将图像中的不同对象分离出来。这对于图像处理和计算机视觉任务非常有用。
## 分水岭算法流程
以下是实现分水岭算法的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 加载图像 | 使用OpenCV的
原创
2024-01-28 06:54:44
180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
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2023-12-02 23:49:13
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# 使用OpenCV实现分水岭算法的指南
分水岭算法是一种经典的图像分割技术，主要用于处理二值化图像，以分离不同的元素。以下是实现该算法的完整流程，我们将通过OpenCV和Python进行演示。本文将包括每一步的详细说明、代码示例，以及图示化的状态图和流程图。
## 流程步骤概览
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ------------------
# OpenCV Python人脸分水岭分割技术简介
随着计算机视觉技术的飞速发展，人脸识别和分析已经成为了许多应用程序中的关键技术。在这篇文章中，我们将讨论如何使用OpenCV和Python进行人脸检测与分割，采用分水岭算法来实现更高的准确性。在这篇文章中，我们将介绍分水岭算法的基本原理，应用示例，并提供可执行的代码示例。
## 什么是分水岭算法？
分水岭算法是一种图像分割技术，常用于从图
分水岭算法 分水岭算法是一种图像区域分割法，在分割的过程中，它会把跟临近像素间的相似性作为重要的参考依据，从而将在空间位置上相近并且灰度值相近（求梯度）的像素点互相连接起来构成一个封闭的轮廓。分水岭算法常用的操作步骤：彩色图像灰度化，然后再求梯度图，最后在梯度图的基础上进行分水岭算法，求得分段图像的边缘
# Python OpenCV 分水岭算法提取
## 引言
在计算机视觉和图像处理领域，图像分割是一项重要的任务。它的目标是将图像分成多个部分，以便更好地分析和理解其内容。分水岭算法是一种常用的图像分割技术，基于图像的拓扑结构来识别不同区域。本文将介绍如何使用 Python 的 OpenCV 库来应用分水岭算法进行图像分割。
## 什么是分水岭算法？
分水岭算法最初源于地理学，它的核心思想
原创
2024-09-15 05:07:59
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如果图像中的目标物体是连在一起的，则分割起来会更困难，分水岭算法经常用于处理这类问题，通常会取得比较好的效果。分水岭分割算法把图像看成一副“地形图”，其中亮度比较强的地区像素值较大，而比较暗的地区像素比较小，通过寻找“汇水盆地”和“分水岭界限”，对图像进行分割。
步骤：1.读取图像2.求取图像的边界，在此基础上可直接应用分
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2024-03-27 23:14:58
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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。
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2024-05-29 01:17:46
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#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std;using namespace cv; Mat img1, img2, img3, img4, img5,img6,img_result, img_gray1,
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2018-10-03 13:17:00
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# 使用 Python 和 OpenCV 实现分水岭算法
分水岭算法是一种分割图像的技术，尤其适用于分隔相互接触的物体。在本文中，我们将通过一个简单的示例逐步实现分水岭算法。对于刚入行的小白来说，我们首先会明确整个流程，然后通过 Python 代码详细说明每一步的实现。
## 整体流程
为了更好地理解整个过程，我们可以将分水岭算法的步骤总结如下表：
| 步骤 |
# 使用Python和OpenCV实现分水岭算法
分水岭算法是一种图像分割算法，常用于从图像中提取对象。它把图像视为地形图，通过模拟水流的方式来进行分割。这篇文章将教你如何使用Python和OpenCV库实现分水岭算法。我们将通过一步一步的流程来学习，并提供示例代码和解释。最后，我们会用类图和饼状图帮助你更好理解。
## 流程概览
在实现分水岭算法时，我们可以将整个过程分为以下几个步骤：
