分水岭分割是通过模拟水流来研究地形起伏现象的一种分割方法,其原理是把图像看作地理上的地貌特征,利用像素的灰度值分布特征,对每个符合特征的区域进行划分,形成边界以构成分水岭
分水岭分割的图像是地形起伏的,其中梯度大小跟高度相关
分水岭算法中的图像有三种特征点:局部最值点 交汇边缘点 连接区域点
在计算机视觉中,我们常常关注的目标特征是颜色和灰度
分水岭分割算法的实现途径有多种,可以采用图像距离变换来实现.
(1) 对源图像进行灰度化,并使用OTSU进行二值化操作
(2) 对二值化图像进行形态学开操作,利用 distanceTransform 完成图像距离变换操作
(3) 归一化距离变换统计图像,并计算相应连通域分割块
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1.分水岭方法介绍 OpenCV 提供了分水岭算法（Watershed Algorithm）的实现， 使用分水岭算法对图像进行分割，将图像的不同区域分割成互不干扰的区域。
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Python+OpenCV：基于分水岭算法的图像分割(Image Segmentation with Watershed Algorithm) 基于分
区域生长图像分割 regiongrowing （Image，Outregion: Row,Col,Tolerance,MinSize） 函数：regiongrowing (
bounty到期在6天内。该问题的答案有资格获得+ 50声望赏金。Carlos Diego希望引起更多关注对此问题：我需要使用分水岭来执行此任务，所以请有人可以帮助我更新此代码
前面博文中提到的图像阈值化，图像边缘检测，图像轮廓检测实际上都是一种图像分割法，图像分割在图像处理识别是非常重要的，这点没有做过图像识别或图像处理的人都很容易想到，就不多解释了
原创地址：http://mp.weixin.qq.com/s?\_\_biz=MzA4ODgxMDY4MA==&mid=2655430607&idx=1&sn=fac0142
一.简介 > 分水岭分割是通过模拟水流来研究地形起伏现象的一种分割方法,其原理是把图像看作地理上的地貌特征,利用像素的灰度值分布特征,对每个符合特征的区域进行划分,形成边
落日映苍穹つ
ゞ 浴缸里的玫瑰
傷城~
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