实例介绍
【实例简介】
OpenCV提供了一种改进的分水岭算法，使用一系列预定义标记来引导图像分割的定义方式。使用OpenCV的分水岭算法cv::wathershed，需要输入一个标记图像，图像的像素值为32位有符号正数（CV_32S类型），每个非零像素代表一个标签。它的原理是对图像中部分像素做标记，表明它的所属区域是已知的。分水岭算法可以根据这个初始标签确定其他像素所属的区域。
【实例截图】
【核心代码】
{
//这里static_cast<int>(i 1)是为了分水岭的标记不同，区域1、2、3。。。。这样才能分割
drawContours(showImage, contours, static_cast<int>(i), Scalar::all(static_cast<int>(i 1)), 2);
}
Mat k = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3), Point(-1, -1));
morphologyEx(src, src, MORPH_ERODE, k);
watershed(src, showImage);
//imshow("分水岭图像", showImage);
//随机分配颜色
vector<Vec3b> colors;
for (size_t i = 0; i < contours.size(); i ) {
int r = theRNG().uniform(0, 255);
int g = theRNG().uniform(0, 255);
int b = theRNG().uniform(0, 255);
colors.push_back(Vec3b((uchar)b, (uchar)g, (uchar)r));
}
Mat dst = Mat::zeros(showImage.size(), CV_8UC3);
标签： 分水岭
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