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這篇文章給大家分享的是有關C++ OpenCV圖像分割之如何實現分水嶺分割的內容。小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，一起跟隨小編過來看看吧。
API介紹
void watershed( InputArray image, InputOutputArray markers );
參數說明：
image: 必須是一個8bit 3通道彩色圖像矩陣序列
markers: 在執行分水嶺函數watershed之前，必須對第二個參數markers進行處理，它應該包含不同區域的輪廓，每個輪廓有一個自己唯一的編號，輪廓的定位可以通過Opencv中findContours方法實現，這個是執行分水嶺之前的要求。算法會根據markers傳入的輪廓作為種子（也就是所謂的注水點），對圖像上其他的像素點根據分水嶺算法規則進行判斷，并對每個像素點的區域歸屬進行劃定，直到處理完圖像上所有像素點。而區域與區域之間的分界處的值被置為“-1”，以做區分。
上面的API函數非常簡單，但是參數里面第二個說了在需要進行輪廓的提取，所以說在做分水嶺操作之前，我們要結合以前學過的知識對圖像進行先一步的處理如 均值濾波----變成灰度圖---二值化---形態學操作---查找輪廓等
代碼演示
我們再新建一個項目名為opencv--Matting，按照配置屬性(VS2017配置OpenCV通用屬性),然后在源文件寫入#include和main方法.
運行一下看我們的源圖
上面就是我們的源圖，然后我們開始進行圖像分割
1.均值漂移算法
我們看一下結果,右圖上變化不大,就是相當于做了一個簡單的模糊
2.把圖像轉為灰度圖并進行二值化操作
再運行看一下效果
3.圖二值化圖像進行距離變化并歸一化顯示出來
運行效果
4.將變換后的重新二值化顯示出來
運行效果
5.定義markers并劃到新的Mat里面
6.對源圖進行形態學操作，去掉干擾，讓效果更好
7.將生成的markers進行分水嶺轉換
8.生成隨機顏色，并填充顏色，在新的圖像中畫出來后看一下分割的效果
9.顯示最后填充的圖片并打印出一共多少個
我們來看一下運行效果
可以看到上面已經把所有的顏色都區分開了，我們再看一下輸入的輪廓數，下面打印出來的就是14個，也和我們圖片中是一樣的。
感謝各位的閱讀！關于“C++ OpenCV圖像分割之如何實現分水嶺分割”這篇文章就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，讓大家可以學到更多知識，如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到吧！
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