目前我正在创建一个计算机视觉程序来计算苹果，并测量苹果的某些方面。为了检测苹果，我使用颜色/HSV 过滤来绘制苹果的轮廓。当两个苹果接触时，轮廓连接，程序将被视为一个。为了对此进行细分，我使用了 OpenCV 的分水岭函数（链接：https ://docs.opencv.org/4.x/d2/dbd/tutorial_distance_transform.html ）。
最近我在寻找使用 NPP 分水岭函数，因为它将在 GPU 而不是 CPU 上运行，它会运行得更快（希望如此）。我让它运行没有错误，但结果不是我所期望的。NPP 分水岭基于颜色（我相信）制作分段，另一方面，OpenCV 分水岭基于使用距离变换算法创建的标记制作分段。
输出示例：
从示例中可以看出，OpenCV 检测到 4 个轮廓，NPP 检测到 3 个（以及很多背景噪声，但这没有问题）。
所以我的问题是：是否可以在 NPP 流域功能中插入标记？或者是否有另一种方法可以使用 NPP 获得与使用 OpenCV 类似的分割？
如果有人可以提供帮助，那就太好了！