OpenCV进行图像分割：分水岭算法（相关函数介绍以及项目实现）_opencv分水岭算法

一、简介

在图像处理的过程中，经常需要从图像中将前景对象作为目标图像分割或者提取出来。图像分割是图像处理过程中一种非常重要的操作。分水岭算法将图像形象地比喻为地理学上的地形表面，实现图像分割，该算法非常有效。

二、算法原理

任何一幅灰度图像，都可以被看作是地理学上的地形表面，灰度值高的区域可以被看成是山峰，灰度值低的区域可以被看成是山谷。如下图所示，其中左图是原始图像，右图是其对应的“地形表面”。
如果我们向每一个山谷中“灌注”不同颜色的水（这里采用了OpenCV官网的表述，冈萨雷斯将灌注表述为在山谷中打洞，然后让水穿过洞以均匀的速率上升）。那么，随着水位不断地升高，不同山谷的水就会汇集到一起。在这个过程中，为了防止不同山谷的水交汇，我们需要在水流可能汇合的地方构建堤坝。该过程将图像分成两个不同的集合：集水盆地和分水岭线。我们构建的堤坝就是分水岭线，也即对原始图像的分割。这就是分水岭算法。

灰度图以及其对应的 地形表面”

使用分水岭算法得到的图像分割结果 

 由于噪声等因素的影响，采用上述基础分水岭算法经常会得到过度分割的结果。过度分割会将图像划分为一个个稠密的独立小块，让分割失去了意义。为了改善图像分割效果，人们提出来了基于掩膜的改进的分水岭算法。改