在作物的农业生产中，病害是影响作物产量的重要因素。因此，农作物生长过程中病害的防治就成了一个关键问题。近些年来，计算机图像处理以及模式识别理论有了很大的发展，使得在计算机上对作物病害进行智能化诊断成为了可能。图像分割作为一个关键的阶段，其效果直接影响着后期的特征提取和病害识别，因此，准确无误地分割出病害叶片上的病斑是至关重要的。近年来，分水岭图像分割方法因其在处理图像分割问题时表现出的良好性能而成
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2023-07-21 18:00:25
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工作日志任务：用分水岭算法实现图像分割分水岭算法的概念及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，随着浸入的加深
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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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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本篇博文介绍利用分水岭进行图像分割的方法。它是一种区域分割法，区域分割法利用图像的空间性质，以像素点之间的相似性为依据，根据不同的分割准则进行图像分割。这样能弥补阈值、边缘检测、轮廓检测中忽略像素点空间关系的缺点。分水岭算法应用于图像分割领域，不仅能够保留了一些传统分割方法的普遍优点（PS:从下面给出的代码中可以看出，在应用分山岭算法前，要用阈值化，边缘检测等对图像作处理得到分水岭标记图，所以，分
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2024-01-26 09:45:15
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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
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2024-08-11 16:40:30
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一、简介分水岭算法是一种图像区域分割法，分割的过程中将图片转化为灰度图，然后我会将灰度值看作是海拔，然后向较低点注水，这种基于地形学的解释，
原创
2021-07-05 14:23:13
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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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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
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2023-10-12 17:19:29
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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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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。
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2023-07-24 16:24:03
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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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% Question No: 8% Consider a binary image composed of small blobs. Segmenting the circular% blobs using% a) Distance Transform% b) Watershed Transformfunction watersd(x)f=imread(x);bw=im2bw(f,graythre...
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2010-12-25 21:01:00
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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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# 基于Python实现的分水岭算法概述
## 1. 什么是分水岭算法？
分水岭算法是一种经典的图像分割技术，灵感来源于地理学中的“分水岭”概念。它在一张图像中，将不同的区域视作河流的流域。通过模拟雨水流入图像的过程，分水岭算法能有效地将不同的区域分开，能够很好地识别出图像中的前景和背景，尤其在处理具有复杂边界的物体时表现优异。
分水岭算法的一般流程如下：
```mermaid
flowc
# 分水岭算法在Python中的应用
在图像处理和计算机视觉领域，分水岭算法是一种经典的分割技术，广泛应用于图像分割、物体识别等任务。本文将通过代码示例阐述分水岭算法的原理及其在Python中的实现，帮助初学者更好地理解这一概念。
## 1. 分水岭算法的基本原理
分水岭算法是基于拓扑学的图像分割方法，可以视为图像的地形分析。其基本思想是将灰度图像视为地形高度图，算法通过"水流"的概念找到区
原创
2024-10-06 03:43:08
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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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一、简介
分水岭算法是一种图像区域分割法，分割的过程中将图片转化为灰度图，然后我会将灰度值看作是海拔，然后向较低点注水，这种基于地形学的解释，我们着重考虑三种点：极小值点，该点对应一个盆地的最低点，当我们在盆地里滴一滴水的时候，由于重力作用，水最终会汇聚到该点。注意：可能存在一个最小值面，该平面内的都是极小值点。盆地的其它位置点，该位置滴的水滴会汇聚到局部最小点。盆地的边缘点，是该盆地和其它盆地
原创
2021-07-09 15:25:30
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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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# 分水岭与Python编程
在水文学和环境科学中，"分水岭"是一个重要的概念，它指的是一个地形特征的边界，决定了降水将流向哪个水体。通过理解分水岭，我们可以更好地分析水循环及其对环境的影响。在计算机科学中，我们也可以用这一概念来帮助我们理解一些算法，比如在图像处理中使用的分水岭算法。本文将介绍分水岭算法及其在 Python 中的实现，帮助大家更深入地理解这一重要概念。
## 什么是分水岭算法
原创
2024-10-24 04:35:48
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