前提：任何两个相邻连接的物体不一定能被分水岭边界(marker标记为-1的像素)分开，比如在传递给 watershed 函数的初始标记图像中的前景是相互接触的话是分不开的。分水岭算法原理： 灰度图像可以看成是一个地形表面，高强度值表示山峰，低强度值及较低强度值表示山谷及其影响区域。用不同颜色的水(标签)填充每个孤立的山谷(局部极小值)
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2024-08-11 21:20:43
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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
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2024-05-09 20:23:33
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分水岭图像分割算法借助地形学概念进行图像分割，近年来广泛使用。1. 基本原理和步骤1）原理分水岭方法将图像看作3-D的地形表示，即2-D的地基（对应图像空间）加上三维的高度（对应图像灰度）。实际中建立不同目标间的分水岭的过程常借助涨水法（水从低上涨）来讨论。如图1所示假设有水从各谷底空涌出并且水位逐渐增高，如果两个相邻的谷底(区域A和B)涌出的水位高过其间的峰间这些谁就会汇合。这个汇合的点就是分水
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2024-05-17 13:39:37
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分水岭分割利用图像形态学进行图像区域分割。它将图像灰度值看作一幅地形图，在地形图的局部极小值处与地形最低点是连通的，从最低点开始注水，水流会逐渐淹没地形较低点构成的区域，直到整个图像被淹没。在这个过程中，通过相关形态学处理，可以实现一幅图像的分水岭分割。 以下GIF图像给出了形象说明： 图像来自 h
原创
2022-01-13 16:13:28
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0 引言迄今为止，我们讨论了基于三个主要概念的分割：边缘检测、阈值处理和区域提取。每种方法都有优点[例如全局阈值处理具有速度优势]和缺点[例如在基于边缘的分割中，需要进行后处理(如边缘连接)]。本节讨论的基于形态学分水岭概念的方法。分水岭分割体现了其他三种方法的许多概念，因此往往会产生更稳定的分割结果，包括连通的分割边界。1 原理分水岭方法是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法，基本思想是把图像
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2023-12-28 21:58:44
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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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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
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2024-01-03 08:58:58
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# Python分水岭分割算法
分水岭（Watershed）分割是一种用于图像分割的重要技术，广泛应用于图像处理、计算机视觉等领域。它最初源于地形分析，即将一个地形看作一个灰度图像，高度表示灰度值，降雨时水流会从高处流向低处，将图像分割成不同的区域。在这篇文章中，我们将介绍分水岭分割算法的原理及其在Python中的实现。
## 分水岭算法原理
分水岭算法可以视为一种基于拓扑的方法，主要用于划
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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脑血管医学图像颅内分割尝试——分水岭算法code 1.2 不分割颅内直接分割code 2.0 实验版code 3.0 批量处理版code 3.1 加入孔洞填充总结 code 1.2 不分割颅内直接分割import cv2 as cv
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
import string
import pylab
close all;
%%
%Step 1: 彩色图像->灰度图像
rgb = imread('pears.png');
I = rgb2gray(rgb);
figure;subplot(121)
imshow(I)
%Step 2: 利用梯度实现图像的分割
%使用sobel算子进行边缘检测，
text(732,501,'Image
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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--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------附录A 教程【3】给出的matlab源码，附详细注释function [ ] = MarkerControlled_Watershed_tutorial(
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2024-07-06 13:53:05
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文章目录1 原理2 算法改进3 API4 实例 1 原理 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
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2023-11-30 20:56:26
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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“
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2023-12-31 15:06:41
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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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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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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。
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2023-08-20 21:16:58
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