Opencv之图像分割思路及代码实现_图像分割代码

实现思路：

1、首先对图像进行预处理，包括对图像进行高斯滤波、边缘检测和二值化等操作；

2、使用分水岭算法对图像进行分割，它将图片分割成不同的区域；

3、最后，根据分割后的区域，我们可以绘制出属于不同区域的轮廓，并将其作为分割图像的结果。

C/C++代码实现：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
 
using namespace cv;
using namespace std;
 
// 预处理：高斯滤波+边缘检测+二值化
Mat preprocess(Mat& img)
{
    Mat blur,edge,thresh;
    GaussianBlur(img, blur, Size(9, 9), 0);
    Canny(blur, edge, 30, 150);
    threshold(edge, thresh, 127, 255, 0);
    return thresh;
}
 
// 分水岭算法分割
Mat segmentation(Mat& img)
{
    Mat markers = Mat::zeros(img.size(), CV_8U);
    markers(Rect(1, 1, img.cols - 2, img.rows - 2)) = 255;
    WatershedSegmenter segmenter;
    segmenter.setMarkers(markers);
    segmenter.process(img);
    return segmenter.getSegmentation();
}
 
// 绘制轮廓
void drawContour(Mat& img, Mat& segImg)
{
    Mat img_color;
    cvtColor(img, img_color, COLOR_GRAY2BGR);
    vector<vector<Point>> contours;
    findContours(segImg, contours, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
    drawContours(img_color, contours, -1, Scalar(0, 0, 255), 3);
    imshow("result", img_color);
}
 
int main(int argc, char** argv)
{
    Mat img = imread("image.jpg", 0);
    if (img.empty())
    {
        cout << "Could not open or find the image!\n" << endl;
        return -1;
    }
    imshow("input", img);
 
    Mat thresh = preprocess(img);
 
    Mat segImg = segmentation(thresh);
 
    drawContour(img, segImg);
    imwrite("result.jpg", segImg);
 
    waitKey(0);
    return 0;
}