Opencv-C++笔记 (20) : 距离变换与分水岭的图像分割

文章目录

• 一、图片分割
• • 分水岭算法理解
  • 分水岭算法过程
• 二、距离变换与分水岭
• • 距离变换常见算法有两种
  • 分水岭变换常见的算法
  • 步骤
• 主要函数
• c++代码
• 四、结果展示

一、图片分割

图像分割(Image Segmentation)是图像处理最重要的处理手段之一

图像分割的目标是将图像中像素根据一定的规则分为若干(N)个cluster集合，每个集合包含一类像素。

根据算法分为监督学习方法和无监督学习方法，图像分割的算法多数都是无监督学习方法 - KMeans

分水岭算法理解

分水岭（Watershed）是基于地理形态的分析的图像分割算法，模仿地理结构（比如山川、沟壑，盆地）来实现对不同物体的分类。分水岭算法中会用到一个重要的概念------测地线距离

    图像的灰度空间很像地球表面的整个地理结构，每个像素的灰度值代表高度。其中的灰度值较大的像素连成的线可以看做山脊，也就是分水岭。其中的水就是用于二值化的gray threshold level，二值化阈值可以理解为水平面，比水平面低的区域会被淹没，刚开始用水填充每个孤立的山谷(局部最小值)。

    当水平面上升到一定高度时，水就会溢出当前山谷，可以通过在分水岭上修大坝，从而避免两个山谷的水汇集，这样图像就被分成2个像素集，一个是被水淹没的山谷像素集，一个是分水岭线像素集。最终这些大坝形成的线就对整个图像进行了分区，实现对图像的分割。

在该算法中，空间上相邻并且灰度值相近的像素被划分为一个区域。

分水岭算法过程

1. 把梯度图像中的所有像素按照灰度值进行分类，并设定一个测地距离阈值。
2. 找到灰度值最小的像素点（默认标记为灰度值最低点），让threshold从最小值开始增长，这些点为起始点。
3. 水平面在增长的过程中，会碰到周围的邻域像素，测量这些像素到起始点（灰度值最低点）的测地距离，如果小于设定阈值，则将这些像素淹没，否则在这些像素上设置大坝，这样就对这些邻域像素进行了分类。
4. 随着水平面越来越高，会设置更多更高的大坝，直到灰度值的最大值，所有区域都在分水岭线上相遇，这些大坝就对整个图像像素的进行了分区。
   
   用上面的算法对图像进行分水岭运算，由于噪声点或其它因素的干扰，可能会得到密密麻麻的小区域，即图像被分得太细（over-segmented，过度分割），这因为图像中有非常多的局部极小值点，每个点都会自成一个小区域。

其中的解决方法：

1. 对图像进行高斯平滑操作，抹除很多小的最小值，这些小分区就会合并。
2. 不从最小值开始增长，可以将相对较高的灰度值像素作为起始点（需要用户手动标记），从标记处开始进行淹没，则很多小区域都会被合并为一个区域，这被称为基于图像标记(mark)的分水岭算法。

二、距离变换与分水岭

距离变换常见算法有两种

   不断膨胀/ 腐蚀得到
   基于倒角距离

分水岭变换常见的算法

  基于浸泡理论实现

步骤

将白色背景变成黑色-目的是为后面的变换做准备

使用filter2D与拉普拉斯算子实现图像对比度提高，sharp（锐化）

转为二值图像通过threshold

距离变换

对距离变换结果进行归一化到[0~1]之间 使用阈值，再次二值化，

得到标记 腐蚀得到每个Peak- erode

发现轮廓 -- findContours

绘制轮廓- drawContours

分水岭变换 watershed

对每个分割区域着色输出结果

背景：不感兴趣的区域，越远离目标图像中心的区域就越是背景

前景：感兴趣的区域，越靠近目标图像中心就越是前景

未知区域：即不确定区域，边界所在的区域

改进：

在 O p e n C v OpenCvOpenCv 中算法不从最小值开始增长，可以将相对较高的灰度值像素作为起始点（需要用户手动标记），从标记处开始进行淹没，则很多小区域都会被合并为一个区域，这被称为基于图像标(mark)的分水岭算法。其中标记的每个点就相当于分水岭中的注水点，从这些点开始注水使得水平面上升。手动标记太麻烦，我们可是使用距离转换(cv2.distanceTransform函数)的方法进行标记。cv2.distanceTransform计算的是图像内非零值像素点到最近的零值像素点的距离，即计算二值图像中所有像素点距离其最近的值为 0 的像素点的距离。当然，如果像素点本身的值为 0，则这个距离也为 0。

主要函数

cv::watershed 函数实现了基于距离变换的分水岭算法。该函数的原型如下：

 void watershed(InputArray image, 
   InputOutputArray markers
   );

image：输入的图像，必须为8位的3通道彩色图像。

markers：输出的标记图像，必须为单通道32位整型图像。

在使用cv::watershed函数进行分水岭算法分割时，需要先进行前期处理，包括图像的预处理和创建标记图像。

c++代码

#include <opencv2\opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
	Mat img, imgGray, imgMask;
	Mat maskWaterShed;  // watershed()函数的参数
	img = imread("HoughLines.jpg");  //原图像
	if (img.empty())
	{
		cout << "请确认图像文件名称是否正确" << endl;
		return -1;
	}
	cvtColor(img, imgGray, COLOR_BGR2GRAY);
	//提取边缘并进行闭运算
	Canny(imgGray, imgMask, 150, 300);
	Mat k = getStructuringElement(0, Size(3, 3));
	morphologyEx(imgMask, imgMask, MORPH_CLOSE, k);
	imshow("边缘图像", imgMask);
	imshow("原图像", img);

	//计算连通域数目
	vector<vector<Point>> contours;
	vector<Vec4i> hierarchy;
	findContours(imgMask, contours, hierarchy, RETR_CCOMP, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
	//在maskWaterShed上绘制轮廓,用于输入分水岭算法
	maskWaterShed = Mat::zeros(imgMask.size(), CV_32S);
	for (int index = 0; index < contours.size(); index++)
	{
		drawContours(maskWaterShed, contours, index, Scalar::all(index + 1),
			-1, 8, hierarchy, INT_MAX);
	}
	//分水岭算法   需要对原图像进行处理
	watershed(img, maskWaterShed);

	vector<Vec3b> colors;  // 随机生成几种颜色
	for (int i = 0; i < contours.size(); i++)
	{
		int b = theRNG().uniform(0, 255);
		int g = theRNG().uniform(0, 255);
		int r = theRNG().uniform(0, 255);
		colors.push_back(Vec3b((uchar)b, (uchar)g, (uchar)r));
	}

	Mat resultImg = Mat(img.size(), CV_8UC3);  //显示图像
	for (int i = 0; i < imgMask.rows; i++)
	{
		for (int j = 0; j < imgMask.cols; j++)
		{
			// 绘制每个区域的颜色
			int index = maskWaterShed.at<int>(i, j);
			if (index == -1)  // 区域间的值被置为-1（边界）
			{
				resultImg.at<Vec3b>(i, j) = Vec3b(255, 255, 255);
			}
			else if (index <= 0 || index > contours.size())  // 没有标记清楚的区域被置为0 
			{
				resultImg.at<Vec3b>(i, j) = Vec3b(0, 0, 0);
			}
			else  // 其他每个区域的值保持不变：1，2，...，contours.size()
			{
				resultImg.at<Vec3b>(i, j) = colors[index - 1];  // 把些区域绘制成不同颜色
			}
		}
	}

	resultImg = resultImg * 0.6 + img * 0.4;
	imshow("分水岭结果", resultImg);
	waitKey(0);
	return 0;
}

四、结果展示

1、原始图像

2、分割结果

五、参考链接

1\] [【OpenCv】图像分割------分水岭算法](https://blog.csdn.net/weixin_53598445/article/details/123725923?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522168756142916800188593195%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334..%2522%257D&request_id=168756142916800188593195&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~top_positive~default-1-123725923-null-null.142%5Ev88%5Ekoosearch_v1,239%5Ev2%5Einsert_chatgpt&utm_term=%E5%88%86%E6%B0%B4%E5%B2%AD%E7%AE%97%E6%B3%95&spm=1018.2226.3001.4187) \[2\] [【OpenCv】图像分割2------分水岭算法](https://blog.csdn.net/qq_44859533/article/details/126436001?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=102&utm_term=opencv%E5%88%86%E6%B0%B4%E5%B2%AD%E7%AE%97%E6%B3%95&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~sobaiduweb~default-1-126436001.142%5Ev100%5Epc_search_result_base5&spm=1018.2226.3001.4187)