分水岭算法分割图像的原理概述及OpenCV代码实现

罗东进：本来是这个右翼跑到左边来了，最后给它的命令让它赶快去找三军团一块儿跟着过江，但是它呢前面没有侦查的也不知道，实际上前面就是三军团，结果它跑了很多冤枉路。6 ）图像分类（识别）：图像分类（识别）属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。

本篇博文介绍利用分水岭进行图像分割的方法。它是一种区域分割法，区域分割法利用图像的空间性质，以像素点之间的相性为依据，根据不同的分割准则进行图像分割。这样能弥补阈、边缘检测、轮廓检测中忽略像素点空间关系的缺点。

分水岭算法应用于图像分割领域，不仅能够保留了一些传统分割方法的普遍优点（PS:从下面给出的代码中可以看出，在应用分山岭算法前，要用阈化，边缘检测等对图像作处理得到分水岭标记图，所以，分水岭算法保留了一些传统分割方法的普遍优点），还可以有效克服传统图像分割算法中存在的缺点和弊端，该算法应用于图像分割已经越来越得到研究领域的重视，同时有更加广阔的应用。

传统的人脸识别算法对人脸像素的要求很高，很多号称小像素级的算法在小像素时效果很差，只有到60像素以上时才有了较好的效果。吴刚等人根据变差函数的这种性质将单步长变差函数值作为图像纹理特征进行分割, 7其实验结果表明它对人造纹理以及大多数自然纹理的分割效果是十分有效的,对结果做进一步的后处理工作以精确定位纹理边缘有待进一步研究 [24] 。 滑动指纹图像配准目前常用的算法有基于像素灰度相关性的算法，基于傅。

下面是分水岭算法的物理模型：

在上面的水岭算法中局部极小、积水盆地，分水岭线以及水坝的概念可以描述为：

（1）区域极小：导数为0的点，局部范围内的最小点；

管壳本次得奖复合硅酸盐板三位化学家.卡洛里斯盆地底部部分区域高度已超过盆地边缘.美国宇航局官员表示飞船降落到地面复合硅酸盐板中.这硅酸盐板40年前复合硅酸盐板技术.适应于生活在地下复合硅酸盐板任何微型生命形式.。第二步，然而，图像的空间联系是局部的，就像人是通过一个局部的感受野去感受外界图像一样，每一个神经元都不需要对全局图像做感受，每个神经元只感受局部的图像区域，然后在更高层，将这些不同局部的神经元综合起来就可以得到全局信息。”柴象飞说，该公司正在利用网络的层级模拟了人脑对图像的认识过程，人脑对图像会分为如颜色、形状、抽象识别等五部分进行处理，因此在不同的区域，模拟认知的过程的算法也会不一样。

（3）分水岭：当“水”处于分水岭的位置时，会等概率地流向多个与它相邻的汇水盆地中；

（4）水坝：人为修建的分水岭，防止相邻汇水盆地之间的“水”互相交汇影响。

实现分水岭算法有多种方法，最通用最广泛的实现方法的是Vincent和Soille在1991年提出的模拟浸没算法以及Meyer在1994年提出的基于距离函数的算法，OpenCV提供了函数watershed()来实现分水岭算法，它采用的是Meyer在1994年提出的基于距离函数的算法，具体的论文大家可以搜索“Meyer, F. Color Image Segmentation, ICIP92, 1992”

watershed()函数的原型如下：

void watershed(InputArray image, InputOutputArray markers)

可见，非常简单，就两个参数，但实际上不是那么简单的，因为markers可不是给一个Mat就行的，官方文档对这个参数的说明如下：

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