OpenCV函数cvWatershed图像分割中分水岭算法

发布时间:2017-3-26 13:23:15 编辑:www.fx114.net 分享查询网我要评论
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[cpp] view plaincopy #include<cv.h>   #include<highgui.h>   #include<iostream>      #pragma comment(lib, "cv.lib")   #pragma comment(lib, "cxcore.lib")   #pragma comment(lib, "highgui.lib")      using namespace  std;      IplImage* marker_mask = 0;   IplImage* markers = 0;   IplImage* img0 = 0, *img = 0, *img_gray = 0, *wshed = 0;   CvPoint prev_pt = {-1,-1};   void on_mouse( int event, int x, int y, int flags, void* param )//opencv 会自动给函数传入合适的值   {       if( !img )           return;       if( event == CV_EVENT_LBUTTONUP || !(flags & CV_EVENT_FLAG_LBUTTON) )           prev_pt = cvPoint(-1,-1);       else if( event == CV_EVENT_LBUTTONDOWN )           prev_pt = cvPoint(x,y);       else if( event == CV_EVENT_MOUSEMOVE && (flags & CV_EVENT_FLAG_LBUTTON) )       {           CvPoint pt = cvPoint(x,y);           if( prev_pt.x < 0 )               prev_pt = pt;           cvLine( marker_mask, prev_pt, pt, cvScalarAll(255), 5, 8, 0 );//CvScalar 成员:double val[4] RGBA值A=alpha           cvLine( img, prev_pt, pt, cvScalarAll(255), 5, 8, 0 );           prev_pt = pt;           cvShowImage( "image", img);       }   }      int main( int argc, char** argv )   {       char* filename = argc >= 2 ? argv[1] : (char*)"test.png";       CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(0);       CvRNG rng = cvRNG(-1);       if( (img0 = cvLoadImage(filename,1)) == 0 )           return 0;       printf( "Hot keys: \n"           "\tESC - quit the program\n"           "\tr - restore the original image\n"           "\tw or SPACE - run watershed algorithm\n"           "\t\t(before running it, roughly mark the areas on the image)\n"           "\t  (before that, roughly outline several markers on the image)\n" );       cvNamedWindow( "image", 1 );       cvNamedWindow( "watershed transform", 1 );       img = cvCloneImage( img0 );       img_gray = cvCloneImage( img0 );       wshed = cvCloneImage( img0 );       marker_mask = cvCreateImage( cvGetSize(img), 8, 1 );       markers = cvCreateImage( cvGetSize(img), IPL_DEPTH_32S, 1 );       cvCvtColor( img, marker_mask, CV_BGR2GRAY );       cvCvtColor( marker_mask, img_gray, CV_GRAY2BGR );//这两句只用将RGB转成3通道的灰度图即R=G=B,用来显示用       cvZero( marker_mask );       cvZero( wshed );       cvShowImage( "image", img );       cvShowImage( "watershed transform", wshed );       cvSetMouseCallback( "image", on_mouse, 0 );       for(;;)       {           int c = cvWaitKey(0);           if( (char)c == 27 )               break;           if( (char)c == 'r' )           {               cvZero( marker_mask );               cvCopy( img0, img );//cvCopy()也可以这样用,不影响原img0图像,也随时更新               cvShowImage( "image", img );           }           if( (char)c == 'w' || (char)c == ' ' )           {               CvSeq* contours = 0;               CvMat* color_tab = 0;               int i, j, comp_count = 0;                  //下面选将标记的图像取得其轮廓, 将每种轮廓用不同的整数表示               //不同的整数使用分水岭算法时,就成为不同的种子点               //算法本来就是以各个不同的种子点为中心扩张               cvClearMemStorage(storage);               cvFindContours( marker_mask, storage, &contours, sizeof(CvContour),                   CV_RETR_CCOMP, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE );               cvZero( markers );               for( ; contours != 0; contours = contours->h_next, comp_count++ )               {                   cvDrawContours(markers, contours, cvScalarAll(comp_count+1),                       cvScalarAll(comp_count+1), -1, -1, 8, cvPoint(0,0) );               }               //cvShowImage("image",markers);               if( comp_count == 0 )                   continue;               color_tab = cvCreateMat( 1, comp_count, CV_8UC3 );//创建随机颜色列表               for( i = 0; i < comp_count; i++ )    //不同的整数标记               {                   uchar* ptr = color_tab->data.ptr + i*3;                   ptr[0] = (uchar)(cvRandInt(&rng)%180 + 50);                   ptr[1] = (uchar)(cvRandInt(&rng)%180 + 50);                   ptr[2] = (uchar)(cvRandInt(&rng)%180 + 50);               }               {                   double t = (double)cvGetTickCount();                   cvWatershed( img0, markers );                   cvSave("img0.xml",markers);                   t = (double)cvGetTickCount() - t;                   printf( "exec time = %gms\n", t/(cvGetTickFrequency()*1000.) );               }               // paint the watershed image               for( i = 0; i < markers->height; i++ )                   for( j = 0; j < markers->width; j++ )                   {                       int idx = CV_IMAGE_ELEM( markers, int, i, j );//markers的数据类型为IPL_DEPTH_32S                       uchar* dst = &CV_IMAGE_ELEM( wshed, uchar, i, j*3 );//BGR三个通道的数是一起的,故要j*3                       if( idx == -1 ) //输出时若为-1,表示各个部分的边界                           dst[0] = dst[1] = dst[2] = (uchar)255;                       else if( idx <= 0 || idx > comp_count )  //异常情况                           dst[0] = dst[1] = dst[2] = (uchar)0; // should not get here                       else //正常情况                       {                           uchar* ptr = color_tab->data.ptr + (idx-1)*3;                           dst[0] = ptr[0]; dst[1] = ptr[1]; dst[2] = ptr[2];                       }                   }                   cvAddWeighted( wshed, 0.5, img_gray, 0.5, 0, wshed );//wshed.x.y=0.5*wshed.x.y+0.5*img_gray+0加权融合图像                   cvShowImage( "watershed transform", wshed );                   cvReleaseMat( &color_tab );           }       }       return 1;   }   运行情况: 同上面分析可看出,因为不相连的标记后,程序在masker中的数值不同 经过分水岭算法后, 不同的标记肯定会在不同的区域中, 例如头发部分,我画了一条线标记 ,, 处理后就把头发部分分割了出来  还比如胳膊那一块,正好也分割出来了 我对算法的感性认识: opencv中的算法是先把输入图像转化成梯度图(标量) 如果把梯度图看成是一个地形的话,就会发现,梯度高的地方就成了山脉,梯度低的地方就是山谷 我们经过标记为不同的区域后, 就从各个标记的地方注水进去,注入的水越来越多的时候,就会出现把流过低些的山脉,从而流到别的山谷中,那么他们就连一了一片区域。 区域分割的要求是把不同的标记分割成不同的地方。所以如果一直注水,可能就会覆盖别的区域了。这时算法就采取某种方法,修大坝使标记的不同区域不会因为注水而相连 他们会互不相干的扩张领地,直到把整个领地都扩张完为止。 函数输出时,自己的标记扩张出来的区域都用之前标记的值表示,代表一个区域。 不同的值代表不同的区域 区域与区域之间的边界由由值-1表示.

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