数字图像处理（实践篇）十六基于分水岭算法的图像分割

news2024/11/19 11:24:24

一分水岭算法

二利用OpenCV实现分水岭算法的过程

三实践

一分水岭算法

基于任何灰度图像都可以视为地形表面，其中高强度表示山峰和山丘，而低强度表示山谷。首先，开始用不同颜色的水（标签）填充每个孤立的山谷（局部最小值）。随着水位的上升，根据附近的山峰（梯度），来自不同山谷的水，显然具有不同的颜色，将开始合并。为了避免这种情况，我们需要在水汇合的位置建造水坝或者屏障。如果继续注水和建造屏障的工作，直到所有的山峰都在水下。然后，之前创建的屏障会提供细分的结果。这就是分水岭背后的“哲学”。

利用OpenCV实现分水岭算法的过程如下：

①首先，找到前景的近似估计值。可以使用 Otsu 的二值化操作实现。

②通过形态学处理对原始的图像img进行降噪操作。

注意：靠近物体中心的区域是前景，而远离物体的区域是背景。不确定的唯一区域是硬币的边界区域。

③通过膨胀操作获取“确定的背景区域Background region"。

④利用距离变换函数cv2.distanceTransform()对图像进行处理，并对其结果进行阈值分割，得到”确定前景区域Front reign“。

⑤获取未知的区域UN。UN =img - Background region - Front reign。

⑥利用cv.connectedComponents()实现图像的标注工作和对标注结果进行修正。

⑦使用分水岭分割函数cv.watershed()完成对图像的分割。

二利用OpenCV实现分水岭算法的过程

①Otsu 的二值化操作的结果

img = cv2.imread(img_path)
im = img.copy()
gray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)

②图像降噪操作的结果。

kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2)

③确定的背景区域Background region。

sure_bg = cv2.dilate(opening, kernel, iterations=3)

④确定的前景区域。

dist_transform = cv2.distanceTransform(opening, cv2.DIST_L2, 5)
ret, sure_fg = cv2.threshold(dist_transform, 0.7 * dist_transform.max(), 255, 0)
sure_fg = np.uint8(sure_fg)

⑤unknown区域。

unknown = cv2.subtract(sure_bg, sure_fg)

⑥利用cv.connectedComponents()实现图像的标注，并且对标注结果进行修正。

ret, markers = cv2.connectedComponents(sure_fg)

# Add one to all labels so that sure background is not 0, but 1
markers = markers + 1
# Now, mark the region of unknown with zero
markers[unknown == 255] = 0

⑦使用分水岭分割函数cv.watershed()完成对目标的分割处理。

markers = cv2.watershed(im, markers)
# The boundary region will be marked with -1.

三实践

代码

import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
def dealImg(img):
    b, g, r = cv2.split(img)
    img_rgb = cv2.merge([r, g, b])
    return img_rgb
def dealImageResult(img_path):
    img = cv2.imread(img_path)
    im = img.copy()
    gray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)
    # noise removal
    kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
    opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2)
    # sure background area
    sure_bg = cv2.dilate(opening, kernel, iterations=3)
    # sure foreground area
    dist_transform = cv2.distanceTransform(opening, cv2.DIST_L2, 5)
    ret, sure_fg = cv2.threshold(dist_transform, 0.7 * dist_transform.max(), 255, 0)
    sure_fg = np.uint8(sure_fg)
    unknown = cv2.subtract(sure_bg, sure_fg)
    # Marker labelling
    ret, markers = cv2.connectedComponents(sure_fg)
    # Add one to all labels so that sure background is not 0, but 1
    markers = markers + 1
    # Now, mark the region of unknown with zero
    markers[unknown == 255] = 0
    markers = cv2.watershed(im, markers)
    # The boundary region will be marked with -1.
    im[markers == -1] = [255, 255, 0]
    fig = plt.figure(figsize=(10, 10))
    img = dealImg(img)
    im = dealImg(im)
    titles = ["im", " OTSU", "open", "sure_bg", "sure_fg", "unknown", "result_im"]
    images = [img, thresh, opening, sure_bg, sure_fg, unknown, im]
    for i in range(7):
        plt.subplot(2, 4, i + 1), plt.imshow(images[i], "gray")
        plt.title("{}".format(titles[i]), fontsize=20, ha='center')
        plt.xticks([]), plt.yticks([])
    #plt.subplots_adjust(left=None, bottom=None, right=None, top=None, wspace=0.3, hspace=0)
    # plt.tight_layout()
    plt.show()
    fig.savefig('test_results.jpg', bbox_inches='tight')
if __name__ == '__main__':
    dealImageResult("test.jpg")
    pass

效果图

从上图中可以看出，对于某些硬币，它们接触的区域可以被正确分割开，而对于某些硬币，则没有分割开。

前文回顾

入门篇目录

数字图像处理（入门篇）一图像的数字化与表示

数字图像处理（入门篇）二颜色空间

数字图像处理（入门篇）三灰度化

数字图像处理（入门篇）四像素关系

数字图像处理（入门篇）五图像数据预处理之颜色空间转换

数字图像处理（入门篇）六图像数据预处理之坐标变化

数字图像处理（入门篇）七图像数据预处理之灰度变化

数字图像处理（入门篇）八图像数据预处理之直方图

数字图像处理（入门篇）九图像数据预处理之滤波

数字图像处理（入门篇）十边缘检测

数字图像处理（入门篇）十一形态学处理

数字图像处理（入门篇）十二自适应阈值分割

数字图像处理（入门篇）十三仿射变换

数字图像处理（入门篇）十四透视变换

实践篇目录

数字图像处理（实践篇）一将图像中的指定目标用bBox框起来吧！

数字图像处理（实践篇）二画出图像中目标的轮廓

数字图像处理（实践篇）三将两张图像按照指定比例融合

数字图像处理（实践篇）四图像拼接－基于SIFT特征点和RANSAC方法

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