Python OpenCV中的分水岭算法示例

简介：
本示例展示了如何使用Python和OpenCV库实现分水岭算法进行图像分割，详细介绍代码流程与参数设置。 本段落介绍了如何使用Python的OpenCV库中的分水岭算法进行图像分割，并分享了一个示例。 目标： - 使用基于标记的方法对图像执行分水岭算法。 - 应用函数`cv2.watershed()`来实现这一过程。 原理： 可以将灰度图想象成一个地形平面，其中高亮区域代表山峰，暗区则为山谷。设想向每个这样的山谷中注入不同颜色的“水”。随着水面逐渐上升，“水”可能会从一个山谷流到另一个相邻的低洼处。为了避免这种情况发生，在交汇点建立堤坝阻止水流相互混合。继续加水并筑起更多的堤坝直到覆盖所有的山峰，这些最终形成的堤坝区域就代表了图像中不同对象之间的边界。 然而，这种分割方法往往会导致过度细分的问题，因为实际图像中的噪声和其他因素会干扰这一过程。为了解决这个问题，OpenCV采用了基于标记的分水岭算法，在这种方法中需要预先指定哪些山谷交汇点是不应该被合并的。