运行环境:ubuntu16.04+Qt+opencv2.4.13.3

watershed.cpp

#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include <iostream> using namespace cv;
using namespace std; Vec3b RandomColor(int value); //生成随机颜色函数 int main( char argc, char* argv[] )
{
Mat image=imread("/home/osksh/skin_c/06Apr03Face.jpg"); // Mat image=imread('/home/osksh/skin_c/family.jpg'); //载入RGB彩色图像
imshow("Source Image",image); //灰度化,滤波,Canny边缘检测
Mat imageGray;
cvtColor(image,imageGray,CV_RGB2GRAY);//灰度转换
GaussianBlur(imageGray,imageGray,Size(,),); //高斯滤波
imshow("Gray Image",imageGray);
Canny(imageGray,imageGray,,);
imshow("Canny Image",imageGray); //查找轮廓
vector<vector<Point>> contours;
vector<Vec4i> hierarchy;
findContours(imageGray,contours,hierarchy,RETR_TREE,CHAIN_APPROX_SIMPLE,Point());
Mat imageContours=Mat::zeros(image.size(),CV_8UC1); //轮廓
Mat marks(image.size(),CV_32S); //Opencv分水岭第二个矩阵参数
marks=Scalar::all();
int index = ;
int compCount = ;
for( ; index >= ; index = hierarchy[index][], compCount++ )
{
//对marks进行标记,对不同区域的轮廓进行编号,相当于设置注水点,有多少轮廓,就有多少注水点
drawContours(marks, contours, index, Scalar::all(compCount+), , , hierarchy);
drawContours(imageContours,contours,index,Scalar(),,,hierarchy);
} //我们来看一下传入的矩阵marks里是什么东西
Mat marksShows;
convertScaleAbs(marks,marksShows);
imshow("marksShow",marksShows);
imshow("轮廓",imageContours);
watershed(image,marks); //我们再来看一下分水岭算法之后的矩阵marks里是什么东西
Mat afterWatershed;
convertScaleAbs(marks,afterWatershed);
imshow("After Watershed",afterWatershed); //对每一个区域进行颜色填充
Mat PerspectiveImage=Mat::zeros(image.size(),CV_8UC3);
for(int i=;i<marks.rows;i++)
{
for(int j=;j<marks.cols;j++)
{
int index=marks.at<int>(i,j);
if(marks.at<int>(i,j)==-)
{
PerspectiveImage.at<Vec3b>(i,j)=Vec3b(,,);
}
else
{
PerspectiveImage.at<Vec3b>(i,j) =RandomColor(index);
}
}
}
imshow("After ColorFill",PerspectiveImage); //分割并填充颜色的结果跟原始图像融合
Mat wshed;
addWeighted(image,0.4,PerspectiveImage,0.6,,wshed);
imshow("AddWeighted Image",wshed); waitKey();
} Vec3b RandomColor(int value)
{
value=value%; //生成0~255的随机数
RNG rng;
int aa=rng.uniform(,value);
int bb=rng.uniform(,value);
int cc=rng.uniform(,value);
return Vec3b(aa,bb,cc);
}

#include"opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include"opencv2/highgui/highgui.hpp"

#include<iostream>

usingnamespacecv;
usingnamespacestd;

Vec3bRandomColor(intvalue);//生成随机颜色函数

intmain(charargc,char*argv[])
{
Matimage=imread("/home/osksh/skin_c/06Apr03Face.jpg");

//Matimage=imread('/home/osksh/skin_c/family.jpg');//载入RGB彩色图像
imshow("SourceImage",image);

//灰度化,滤波,Canny边缘检测
MatimageGray;
cvtColor(image,imageGray,CV_RGB2GRAY);//灰度转换
GaussianBlur(imageGray,imageGray,Size(,),);//高斯滤波
imshow("GrayImage",imageGray);
Canny(imageGray,imageGray,,);
imshow("CannyImage",imageGray);

//查找轮廓
vector<vector<Point>>contours;
vector<Vec4i>hierarchy;
findContours(imageGray,contours,hierarchy,RETR_TREE,CHAIN_APPROX_SIMPLE,Point());
MatimageContours=Mat::zeros(image.size(),CV_8UC1);//轮廓
Matmarks(image.size(),CV_32S);//Opencv分水岭第二个矩阵参数
marks=Scalar::all();
intindex=;
intcompCount=;
for(;index>=;index=hierarchy[index][],compCount++)
{
//对marks进行标记,对不同区域的轮廓进行编号,相当于设置注水点,有多少轮廓,就有多少注水点
drawContours(marks,contours,index,Scalar::all(compCount+),,,hierarchy);
drawContours(imageContours,contours,index,Scalar(),,,hierarchy);
}

//我们来看一下传入的矩阵marks里是什么东西
MatmarksShows;
convertScaleAbs(marks,marksShows);
imshow("marksShow",marksShows);
imshow("轮廓",imageContours);
watershed(image,marks);

//我们再来看一下分水岭算法之后的矩阵marks里是什么东西
MatafterWatershed;
convertScaleAbs(marks,afterWatershed);
imshow("AfterWatershed",afterWatershed);

//对每一个区域进行颜色填充
MatPerspectiveImage=Mat::zeros(image.size(),CV_8UC3);
for(inti=;i<marks.rows;i++)
{
for(intj=;j<marks.cols;j++)
{
intindex=marks.at<int>(i,j);
if(marks.at<int>(i,j)==-)
{
PerspectiveImage.at<Vec3b>(i,j)=Vec3b(,,);
}
else
{
PerspectiveImage.at<Vec3b>(i,j)=RandomColor(index);
}
}
}
imshow("AfterColorFill",PerspectiveImage);

//分割并填充颜色的结果跟原始图像融合
Matwshed;
addWeighted(image,0.4,PerspectiveImage,0.6,,wshed);
imshow("AddWeightedImage",wshed);

waitKey();
}

Vec3bRandomColor(intvalue)
{
value=value%;//生成0~255的随机数
RNGrng;
intaa=rng.uniform(,value);
intbb=rng.uniform(,value);
intcc=rng.uniform(,value);
returnVec3b(aa,bb,cc);
}

分水岭分割算法(watershed segmentation)的C++实现(法2)的更多相关文章

  1. Matlab的标记分水岭分割算法

    1 综述 Separating touching objects in an image is one of the more difficult image processing operation ...

  2. [ZZ] 基于Matlab的标记分水岭分割算法

    基于Matlab的标记分水岭分割算法 http://blog.sina.com.cn/s/blog_725866260100rz7x.html 1 综述 Separating touching obj ...

  3. 基于Matlab的标记分水岭分割算法

    转自:http://blog.sina.com.cn/lyqmath 1 综述 Separating touching objects in an image is one of the more d ...

  4. 分水岭分割算法(watershed segmentation)的C++实现(法1)

    运行环境:ubuntu16.04+Qt+opencv2.4.13 参考链接:http://blog.csdn.net/u010741471/article/details/45193521 water ...

  5. 基于标记的分水岭分割算法/OpenCV中距离变换

    Opencv分水岭算法——watershed自动图像分割用法 OpenCV距离变换distanceTransform应用 图像分割作为图像识别的基础,在图像处理中占有重要地位,通常需要在进行图像分割算 ...

  6. Opencv分水岭算法——watershed自动图像分割用法

    分水岭算法是一种图像区域分割法,在分割的过程中,它会把跟临近像素间的相似性作为重要的参考依据,从而将在空间位置上相近并且灰度值相近的像素点互相连接起来构成一个封闭的轮廓,封闭性是分水岭算法的一个重要特 ...

  7. 从Random Walk谈到Bacterial foraging optimization algorithm(BFOA),再谈到Ramdom Walk Graph Segmentation图分割算法

    1. 从细菌的趋化性谈起 0x1:物质化学浓度梯度 类似于概率分布中概率密度的概念.在溶液中存在不同的浓度区域. 如放一颗糖在水盆里,糖慢慢溶于水,糖附近的水含糖量比远离糖的水含糖量要高,也就是糖附近 ...

  8. 三维网格分割算法(Random Walks)

    首先以一维随机游走(1D Random Walks)为例来介绍下随机游走(Random Walks)算法,如下图所示,从某点出发,随机向左右移动,向左和向右的概率相同,都为1/2,并且到达0点或N点则 ...

  9. VIPS:基于视觉的页面分割算法[微软下一代搜索引擎核心分页算法]

    VIPS:基于视觉的页面分割算法[微软下一代搜索引擎核心分页算法] - tingya的专栏 - 博客频道 - CSDN.NET VIPS:基于视觉的页面分割算法[微软下一代搜索引擎核心分页算法] 分类 ...

随机推荐

  1. Java Thread 如何处理未捕获的异常?

    Java Thread是不允许异常抛出到本线程之外的,Runnable接口的public abstract void run()是不允许throws Exception的,这在编译时就通不过. 线程异 ...

  2. Java8新特性(转载)

    1.Lambda表达式 Lambda表达式(也称为闭包)是整个Java 8发行版中最受期待的在Java语言层面上的改变.使用 Lambda 表达式可以使代码变的更加简洁紧凑. Lambda允许把函数作 ...

  3. Spring整合Mybatis解决 Property 'sqlSessionFactory' or 'sqlSessionTemplate' are required

    在Spring4和Mybatis3整合的时候,dao层注入'sqlSessionFactory'或'sqlSessionTemplate'会报错解决办法如下: package com.alibaba. ...

  4. POJ1523:SPF(无向连通图求割点)

    题目:http://poj.org/problem?id=1523 题目解析: 注意题目输入输入,防止PE,题目就是求割点,并问割点将这个连通图分成了几个子图,算是模版题吧. #include < ...

  5. (25)HttpClient session

    session概述 session机制 session机制是一种服务器端的机制,服务器使用一种类似于散列表的结构(也可能就是使用散列表)来保存信息. 当程序需要为某个客户端的请求创建一个session ...

  6. MapReduce 过程详解 (用WordCount作为例子)

    本文转自 http://www.cnblogs.com/npumenglei/ .... 先创建两个文本文件, 作为我们例子的输入: File 1 内容: My name is Tony My com ...

  7. Python 如何判断一个函数是generator函数?

    如何判断一个函数是否是一个特殊的 generator 函数?可以利用 isgeneratorfunction 判断: >>>from inspect import isgenerat ...

  8. Python 读取写入配置文件 ConfigParser

    https://blog.csdn.net/piaodexin/article/details/77371343 https://www.cnblogs.com/feeland/p/4502931.h ...

  9. Fiddler 手机无法上网问题

    一.Fiddler版本升级后需要升级netframework 二.每一个域名点击需要授权 出现此页面依次点击显示详细信息和访问此网站. 有时候网站白板,可能是cdn域名没有授权的原因,可以直接在url ...

  10. MSF基础攻击实践报告

    MSF基础攻击实践 MSF的六个模块:exploit,encoder,payload,aux,post,nops exploit——渗透攻击模块 测试者利用它来攻击一个系统,程序,或服务,以获得开发者 ...