Opencv3笔记25——分水岭算法

1. 定义

分水岭算法(watershed algorithm)可以将图像中的边缘转化为“山脉”，将均匀区域转化为“山谷”，在这方面有助于分割目标。
分水岭算法：是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法。把图像看作是测地学上的拓扑地貌，图像中的每一个点像素值的灰度值表示该点的海拔高度，每一个局部极小值及其影响的区域称为“集水盆”，集水盆的边界可以看成分水岭。在每一个局部极小值表面刺穿一个小孔，然后把整个模型慢慢浸入水中，随着浸入的加深，每一个局部极小值的影响域慢慢的向外扩展，在两个集水盆汇合处构建大坝，形成分水岭。

迭代标注过程：
1. 排序过程：对每个像素的灰度级进行从低到高的排序
2. 淹没过程：对每一个局部最小值在h阶高度的影响域采用先进先出结构判断及标注。

2.实现算法:watershed()函数

这些标记的值可以使用findContours（）函数和drawContours（）函数由二进制的掩模检索出来
函数原型

void watershed(InputArray image,InputOutputArray markers)

3. 示例程序

#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;


//定义窗口标题定义的宏
#define WINDOW_NAME "【程序窗口】"

//全局变量
Mat g_maskImage, g_srcImage;
Point prevPt(-1, -1);

//全局函数
static void on_Mouse(int event, int x, int y, int flags, void *);

//main()函数

int main()
{
    //载入原图并显示，初始化掩模和灰度图
    g_srcImage = imread("1.jpg", 1);
    imshow(WINDOW_NAME, g_srcImage);
    Mat srcImage, grayImage;
    g_srcImage.copyTo(srcImage);
    cvtColor(g_srcImage, g_maskImage, COLOR_BGR2GRAY);
    cvtColor(g_maskImage, grayImage, COLOR_GRAY2BGR);
    g_maskImage = Scalar::all(0);

    //设置鼠标回调函数
    setMouseCallback(WINDOW_NAME, on_Mouse, 0);
    //轮询按键，进行处理
    while (1)
    {
        //获取按键
        int c = waitKey(0);
        //若按键为ESC，退出
        if ((char)c == 27) break;
        //回复原图
        if ((char)c == '2')
        {
            g_maskImage = Scalar::all(0);
            srcImage.copyTo(g_srcImage);
            imshow("image", g_srcImage);
        }
        //检测的值为1或者空格，则进行处理
        if ((char)c == '1' || (char)c == ' ')
        {
            //定义参数
            int i, j, compCount = 0;
            vector<vector<Point> > contours;
            vector<Vec4i>hierarchy;
            //寻找轮廓
            findContours(g_maskImage, contours, hierarchy, CV_RETR_CCOMP, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);
            if (contours.empty())
                continue;
            Mat maskImage(g_maskImage.size(), CV_32S);
            maskImage = Scalar::all(0);

            //循环绘制出轮廓
            for (int index = 0; index >= 0; index = hierarchy[index][0], compCount++) 
            {
                drawContours(maskImage, contours, index, Scalar::all(compCount + 1), -1, 8, hierarchy, INT_MAX);
            }
            if (compCount == 0)
                continue;
            //生成随机颜色
            vector<Vec3b>colorTab;
            for (int i = 0; i < compCount; i++)
            {
                int b = theRNG().uniform(0, 255);
                int g = theRNG().uniform(0, 255);
                int r = theRNG().uniform(0, 255);
                colorTab.push_back(Vec3b((uchar)b, (uchar)g, (uchar)r));
            }
            //计算处理时间并输出到窗口中
            double dTime = (double)cvGetTickCount();
            watershed(srcImage, maskImage);
            dTime = (double)getTickCount() - dTime;
            printf("\t 处理时间 = %gms\n", dTime * 1000. / getTickFrequency());

            //双层循环，将分水岭图像遍历存入watershedImage中
            Mat watershedImage(maskImage.size(), CV_8UC3);

            for (int i = 0; i < maskImage.rows; i++)
            {
                for (int j = 0; j < maskImage.cols; j++)
                {
                    int index = maskImage.at<int>(i, j);
                    if (index == -1)
                    {
                        watershedImage.at<Vec3b>(i, j) = Vec3b(255, 255, 255);

                    }
                    else if (index <= 0 || index > compCount)
                    {
                        watershedImage.at<Vec3b>(i, j) = Vec3b(0, 0, 0);
                    }
                    else
                    {
                        watershedImage.at<Vec3b>(i, j) = colorTab[index - 1];
                    }
                }
            }
            //混合灰度图和分水岭效果图并显示最终的窗口
            watershedImage = watershedImage*0.5 + grayImage*0.5;
            imshow("watershed transform", watershedImage);
        }
    }
    return 0;
}

//鼠标消息回调函数

static void on_Mouse(int event, int x, int y, int flags, void *)
{
    //处理鼠标不在窗口中的情况
    if (x < 0 || x > g_srcImage.cols || y < 0 || y >= g_srcImage.rows)
        return;
    //处理鼠标左键相关的消息
    if (event == EVENT_LBUTTONUP || !(flags & EVENT_FLAG_LBUTTON))
        prevPt = Point(-1, -1);
    else if (event == EVENT_LBUTTONDOWN)
    {
        prevPt = Point(x, y);
    }
    //鼠标左键按下并移动，绘制白色的线条
    else if (event == EVENT_MOUSEMOVE && (flags & EVENT_FLAG_LBUTTON))
    {
        Point pt(x, y);
        if (prevPt.x < 0) prevPt = pt;
        line(g_maskImage, prevPt, pt, Scalar::all(255), 5, 8, 0);
        line(g_srcImage, prevPt, pt, Scalar::all(255), 5, 8, 0);
        prevPt = pt;
        imshow(WINDOW_NAME, g_srcImage);
    }
}