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在 Matlab 中，我们可以对距离变换进行分水岭变换来分离两个接触的物体：

在此处输入图像描述 在此处输入图像描述

上面的第一张图片是我们希望分离的带有触摸对象的图片。第二个图像是它的距离变换。

因此，如果调用黑白图像img，在 Matlab 中我们可以这样做：

D = -bwdist(~img); 
L = watershed(D);

现在用 openCV 做同样的事情：OpenCV 有一个基于标记的分水岭分割功能。似乎要执行使用 openCV 分离两个触摸对象的相同任务，需要为对象和背景提供标记。

img = np.zeros((400, 400), np.uint8)
cv2.circle(img, (150, 150), 100, 255, -1)
cv2.circle(img, (250, 250), 100, 255, -1)

dist = cv2.distanceTransform(img, cv2.cv.CV_DIST_L2, cv2.cv.CV_DIST_MASK_PRECISE)
dist3 = np.zeros((dist.shape[0], dist.shape[1], 3), dtype = np.uint8)
dist3[:, :, 0] = dist
dist3[:, :, 1] = dist
dist3[:, :, 2] = dist

markers = np.zeros(img.shape, np.int32)
markers[150,150] = 1 # seed for circle one
markers[250, 250] = 2 # seed for circle two
markers[50,50] =  3 # seeds for background

cv2.watershed(dist3, markers)

在下图中，您可以看到markers执行分水岭后的图像。原来的黑白 img以红色叠加在上面。问题是结果markers图像中的对象边界与原始图像不同。如何确保对象边界保持不变？

在此处输入图像描述

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1 回答 1

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你会更好地了解分水岭功能中可能发生的事情。它开始用它的种子泛滥，并将其邻居的坐标和梯度放入优先级队列中。

如你所知，当你在img上应用distanceTransform时，圆的梯度变为0或1，但背景始终为0；

所以，现在你有 3 个种子，并且泛洪开始工作：背景（种子 3）、邻居（种子 1）、邻居（种子 2），它们可以依次工作，直到种子 1 或种子 2 满足它们的梯度 1；那么只要seed3就可以继续工作了。

当seed3遇到圆的边界时，它的梯度变为1，现在它们又可以轮流工作了。

所以如果要保证物体边界不变，最好在seed3遇到圆的边界时增加梯度。

就像：

dist = cv2.distanceTransform(img, cv2.cv.CV_DIST_L2, cv2.cv.CV_DIST_MASK_PRECISE)
dist[dist > 0] += 2.0

这是结果

...其中有一些问题（当队列中的所有梯度为1时，哪个会先弹出，哪个会弹出第二个）

于 2016-11-03T14:25:38.213 回答