这个程序是研一下学期的计算机视觉课程大作业，完成于 2013/06/16，是对 Soille 和 Vincent（1991）提出的模拟浸没的分水岭算法的实现，详见下面的报告。源码托管在 Github 上：点击进入链接可执行程序及测试图片：点击进入链接一、算法概述：分水岭算法是一种图像分割算法，本报告是对Soille和Vincent（1991）提出的模拟浸没的分水岭算法的实现，算法包括2个部分：第一
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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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
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2023-12-13 12:42:46
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分水岭算法是图像分割算法中十分重要的一种算法，由于其具有良好的边缘检测能力并且能够得到相对集中的集水盆的特点已经被广泛的应用于图像处理过程中。分水岭算法最早由Soille P于1992年提出，并被用于图像分割领域。然而分水岭算法在获取良好边缘的同时也面临着影像过分割的问题，因此有学者对此进行研究提出了多种分水岭分割方式，本文简单介绍一下最基本的分水岭分割方式。分水岭算法基本思想：一个灰度影像可以看
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2023-12-27 13:59:55
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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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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
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2024-06-06 20:28:27
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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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# 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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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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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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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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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
# Python分水岭算法科普
分水岭算法是一种基于拓扑和形态学的图像分割技术，广泛应用于图像处理和计算机视觉领域。本文将通过Python代码示例，详细介绍分水岭算法的原理、实现过程以及应用场景。
## 分水岭算法原理
分水岭算法的基本思想是将图像视为地形图，其中像素的灰度值表示地形的高度。算法首先对图像进行阈值处理，将图像分为对象区域和背景区域。然后，算法将背景区域视为低洼地带，对象区域视
原创
2024-07-20 12:05:13
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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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详细解释:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1656610125269278567&wfr=spider&for=pcimport cv2 as cvimport numpy as np"""分水岭算法原理：
原创
2021-02-08 11:38:55
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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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