OpenCV库中watershed函数（分水岭算法）的详细使用例程

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声明：如果有写的不对的地方欢迎指正！

一、分水岭算法

关于分水岭算法的具体原理我就不说了，网上搜一下很多。OpenCV中的watershed函数实现的分水岭算法是基于“标记”的分割算法，用于解决传统的分水岭算法过度分割的问题。试想，一副图片中肯定有N多个“山谷”，它们中的很多是我们不想要的。

对于标记的原则，我总结是：你认为它们属于一个区域，就用标记将它们连接起来，对于另一个区域，再用另一个标记连接。就像这样：

图片中我认为有三个区域，所以做了三个标记。看到这里，你就可以把文章结尾的代码和图片拷到你的工程中试一试效果了。

二、代码分析

要想watershed函数，我们先要做一些准备工作：

1. 做标记

 做标记的原则在上面已经说过了，具体对应代码中on_Mouse函数里面的内容，这是一个鼠标事件回调函数。

    
    
else if (event == EVENT_MOUSEMOVE && (flags & EVENT_FLAG_LBUTTON))
{
Point pt(x, y);
if (previousPoint.x < 0)
previousPoint = pt;
//绘制白色线条
line(inpaintMask, previousPoint, pt, Scalar::all( 255), 5, 8, 0);
line(srcImage1, previousPoint, pt, Scalar::all( 255), 5, 8, 0);
previousPoint = pt;
imshow(WINDOW_NAME1, srcImage1);
}
    
    

在鼠标左键点按并移动时画线，其中的maskImage是一个CV_8UC1类型的掩模，绘制完的结果就是黑色背景上有几条线（标记），srcImage用于实时显示我们做标记的结果。

2. 寻找轮廓

对我们做过标记的maskImage寻找轮廓，这部分代码写在if ((char)c == ‘1’)中，findContours函数这里不展开说明。

     
     
vector< vector<Point>> contours;
vector<Vec4i> hierarchy;

findContours(maskImage, contours, hierarchy, RETR_CCOMP, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
     
     

3. 绘制轮廓

这里我们声明了一个CV_32S类型的Mat用于绘制轮廓，然后作为watershed的第二个参数传入。对于drawContours()函数的color参数，我们用的是Scalar::all(index + 1)，也就是1,2,3这样的数，后面的代码我们会根据这些数绘制可以显示的图像。

     
     
for (int index = 0; index < contours.size(); index++)
drawContours( maskWaterShed, contours, index, Scalar::all( index + 1), -1, 8, hierarchy, INT_MAX);
     
     

4. 分水岭算法分割

下面就是调用OpenCV中的watershed函数进行分割

watershed(srcImage_, maskWaterShed);
     
     

注意它的两个参数：srcImage_是没做任何修改的原图，CV_8UC3类型；

maskWaterShed声明为CV_32S类型（32位单通道），全部元素为0，然后作为drawContours的第一个参数传入

（第3步），在上面绘制轮廓，最后作为watershed的参数。另外，参数maskWaterShed是InputOutputArray类型，

既作为输入，也作为输出保存函数调用的结果。

经过watershed函数的处理，不同区域间的值被置为-1（边界）没有标记清楚的区域被置为0，其他每个区域

的值保持不变：1，2，…，contours.size()。

5. 绘制结果图像

由于watershed的结果中只有-1,0,1,2这样的数，不能直接显示，所以我们还要做进一步的处理将结果显示出来

     
     
Mat resImage = Mat(srcImage.size(), CV_8UC3);   // 声明一个最后要显示的图像
for ( int i = 0; i < maskImage.rows; i++)
{
for ( int j = 0; j < maskImage.cols; j++)
{ // 根据经过watershed处理过的maskWaterShed来绘制每个区域的颜色
int index = maskWaterShed.at< int>(i, j);   // 这里的maskWaterShed是经过watershed处理的
if (index == -1)   // 区域间的值被置为-1（边界）
resImage.at<Vec3b>(i, j) = Vec3b( 255, 255, 255);
else if (index <= 0 || index > contours.size())   // 没有标记清楚的区域被置为0
resImage.at<Vec3b>(i, j) = Vec3b( 0, 0, 0);
else   // 其他每个区域的值保持不变：1，2，…，contours.size()
resImage.at<Vec3b>(i, j) = colorTab[index - 1];   // 然后把这些区域绘制成不同颜色
}
}
imshow( “resImage”, resImage);
     
     

显示出来是这样

我们用三个标记图片分成了三个区域，每个区域用不同的颜色表示，区域间用白色的线隔开。

我们也可以用

     
     
addWeighted(resImage, 0.3, srcImage_, 0.7, 0, resImage);
imshow( “分水岭结果”, resImage);
     
     

将它和原图做加权相加，结果是这样：

或者将某个区域作为前景显示出来，另外两个区域作为背景显示为黑色，对应代码在if ((char)c == ‘0’)中，这里只贴出结果

多次点按【0】键还可以显示不同前景。

三、代码和原图

     
     
#include <iostream>
#include <opencv2\opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

Mat srcImage, srcImage_, maskImage;
Mat maskWaterShed; // watershed()函数的参数
Point clickPoint; // 鼠标点下去的位置

void on_Mouse(int event, int x, int y, int flags, void*);
void helpText();

int main(int argc, char** argv)
{
/* 操作提示 */
helpText();

srcImage = imread( “fly.jpg”);
srcImage_ = srcImage.clone(); // 程序中srcImage会被改变，所以这里做备份
maskImage = Mat(srcImage.size(), CV_8UC1); // 掩模，在上面做标记，然后传给findContours
maskImage = Scalar::all( 0);

int areaCount = 1; // 计数，在按【0】时绘制每个区域

imshow( “在图像中做标记”, srcImage);

setMouseCallback( “在图像中做标记”, on_Mouse, 0);

while ( true)
{
int c = waitKey( 0);

if (( char)c == 27) // 按【ESC】键退出
break;

if (( char)c == ‘2’) // 按【2】恢复原图
{
maskImage = Scalar::all( 0);
srcImage = srcImage_.clone();
imshow( “在图像中做标记”, srcImage);
}

if (( char)c == ‘1’) // 按【1】处理图片
{
vector< vector<Point>> contours;
vector<Vec4i> hierarchy;

findContours(maskImage, contours, hierarchy, RETR_CCOMP, CHAIN_APPROX_SIMPLE);

if (contours.size() == 0) // 如果没有做标记，即没有轮廓，则退出该if语句
break;
cout << contours.size() << “个轮廓” << endl;

maskWaterShed = Mat(maskImage.size(), CV_32S);
maskWaterShed = Scalar::all( 0);

/* 在maskWaterShed上绘制轮廓 */
for ( int index = 0; index < contours.size(); index++)
drawContours(maskWaterShed, contours, index, Scalar::all(index + 1), -1, 8, hierarchy, INT_MAX);

/* 如果imshow这个maskWaterShed，我们会发现它是一片黑，原因是在上面我们只给它赋了1,2,3这样的值，通过代码80行的处理我们才能清楚的看出结果 */
watershed(srcImage_, maskWaterShed); // 注释一

vector<Vec3b> colorTab; // 随机生成几种颜色
for ( int i = 0; i < contours.size(); 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));
}

Mat resImage = Mat(srcImage.size(), CV_8UC3); // 声明一个最后要显示的图像
for ( int i = 0; i < maskImage.rows; i++)
{
for ( int j = 0; j < maskImage.cols; j++)
{ // 根据经过watershed处理过的maskWaterShed来绘制每个区域的颜色
int index = maskWaterShed.at< int>(i, j); // 这里的maskWaterShed是经过watershed处理的
if (index == -1) // 区域间的值被置为-1（边界）
resImage.at<Vec3b>(i, j) = Vec3b( 255, 255, 255);
else if (index <= 0 || index > contours.size()) // 没有标记清楚的区域被置为0
resImage.at<Vec3b>(i, j) = Vec3b( 0, 0, 0);
else // 其他每个区域的值保持不变：1，2，…，contours.size()
resImage.at<Vec3b>(i, j) = colorTab[index - 1]; // 然后把这些区域绘制成不同颜色
}
}
imshow( “resImage”, resImage);
addWeighted(resImage, 0.3, srcImage_, 0.7, 0, resImage);
imshow( “分水岭结果”, resImage);
}

if (( char)c == ‘0’) // 多次点按【0】依次显示每个被分割的区域，需要先按【1】处理图像
{
Mat resImage = Mat(srcImage.size(), CV_8UC3); // 声明一个最后要显示的图像
for ( int i = 0; i < maskImage.rows; i++)
{
for ( int j = 0; j < maskImage.cols; j++)
{
int index = maskWaterShed.at< int>(i, j);
if (index == areaCount)
resImage.at<Vec3b>(i, j) = srcImage_.at<Vec3b>(i, j);
else
resImage.at<Vec3b>(i, j) = Vec3b( 0, 0, 0);
}
}
imshow( “分水岭结果”, resImage);
areaCount++;
if (areaCount == 4)
areaCount = 1;
}
}

return 0;
}

void on_Mouse(int event, int x, int y, int flags, void*)
{
// 如果鼠标不在窗口中则返回
if (x < 0 || x >= srcImage.cols || y < 0 || y >= srcImage.rows)
return;

// 如果鼠标左键被按下，获取鼠标当前位置；当鼠标左键按下并且移动时，绘制白线；
if (event == EVENT_LBUTTONDOWN)
{
clickPoint = Point(x, y);
}
else if (event == EVENT_MOUSEMOVE && (flags & EVENT_FLAG_LBUTTON))
{
Point point(x, y);
line(maskImage, clickPoint, point, Scalar::all( 255), 5, 8, 0);
line(srcImage, clickPoint, point, Scalar::all( 255), 5, 8, 0);
clickPoint = point;
imshow( “在图像中做标记”, srcImage);
}
}

void helpText()
{
cout << “先用鼠标在图片窗口中标记出大致的区域” << endl;
cout << “如果想把图片分割为N个区域，就要做N个标记” << endl;
cout << “键盘按键【1】 - 运行的分水岭分割算法” << endl;
cout << “键盘按键【2】 - 恢复原始图片” << endl;
cout << “键盘按键【0】 - 依次分割每个区域（必须先按【1】）” << endl;
cout << “键盘按键【ESC】 - 退出程序” << endl << endl;
}

/* 注释一：watershed(srcImage_, maskWaterShed);
* 注意它的两个参数
* srcImage_是没做任何修改的原图，CV_8UC3类型
* maskWaterShed声明为CV_32S类型（32位单通道），且全部元素为0
* 然后作为drawContours的第一个参数传入，在上面绘制轮廓
* 最后作为watershed的参数
* 另外，watershed的第二个参数maskWaterShed是InputOutputArray类型
* 即作为输入，也作为输出保存函数调用的结果
*/
     
     

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项目	价格
Computer	$1600
Phone	$12
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项目	价格	数量
Computer	1600 元	5
Phone	12 元	12
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项目２

定义 A

定义 B

项目３

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定义D内容

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@requires_authorization
def somefunc(param1='', param2=0):
    '''A docstring'''
    if param1 > param2: # interesting
        print 'Greater'
    return (param2 - param1 + 1) or None
class SomeClass:
    pass
>>> message = '''interpreter
... prompt'''

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$$x = \dfrac{-b \pm \sqrt{b^2 - 4ac}}{2a}$$

更多LaTex语法请参考 这儿.

UML 图:

可以渲染序列图：

或者流程图：

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1. 这里是 脚注 的 内容. ↩

声明：如果有写的不对的地方欢迎指正！

一、分水岭算法

关于分水岭算法的具体原理我就不说了，网上搜一下很多。OpenCV中的watershed函数实现的分水岭算法是基于“标记”的分割算法，用于解决传统的分水岭算法过度分割的问题。试想，一副图片中肯定有N多个“山谷”，它们中的很多是我们不想要的。

对于标记的原则，我总结是：你认为它们属于一个区域，就用标记将它们连接起来，对于另一个区域，再用另一个标记连接。就像这样：

图片中我认为有三个区域，所以做了三个标记。看到这里，你就可以把文章结尾的代码和图片拷到你的工程中试一试效果了。

二、代码分析

要想watershed函数，我们先要做一些准备工作：

1. 做标记

 做标记的原则在上面已经说过了，具体对应代码中on_Mouse函数里面的内容，这是一个鼠标事件回调函数。

  
  
else if (event == EVENT_MOUSEMOVE && (flags & EVENT_FLAG_LBUTTON))
{
Point pt(x, y);
if (previousPoint.x < 0)
previousPoint = pt;
//绘制白色线条
line(inpaintMask, previousPoint, pt, Scalar::all( 255), 5, 8, 0);
line(srcImage1, previousPoint, pt, Scalar::all( 255), 5, 8, 0);
previousPoint = pt;
imshow(WINDOW_NAME1, srcImage1);
}
  
  

在鼠标左键点按并移动时画线，其中的maskImage是一个CV_8UC1类型的掩模，绘制完的结果就是黑色背景上有几条线（标记），srcImage用于实时显示我们做标记的结果。

2. 寻找轮廓

对我们做过标记的maskImage寻找轮廓，这部分代码写在if ((char)c == ‘1’)中，findContours函数这里不展开说明。

   
   
vector< vector<Point>> contours;
vector<Vec4i> hierarchy;

findContours(maskImage, contours, hierarchy, RETR_CCOMP, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
   
   

3. 绘制轮廓

这里我们声明了一个CV_32S类型的Mat用于绘制轮廓，然后作为watershed的第二个参数传入。对于drawContours()函数的color参数，我们用的是Scalar::all(index + 1)，也就是1,2,3这样的数，后面的代码我们会根据这些数绘制可以显示的图像。

   
   
for (int index = 0; index < contours.size(); index++)
drawContours( maskWaterShed, contours, index, Scalar::all( index + 1), -1, 8, hierarchy, INT_MAX);
   
   

4. 分水岭算法分割

下面就是调用OpenCV中的watershed函数进行分割

watershed(srcImage_, maskWaterShed);
   
   

注意它的两个参数：srcImage_是没做任何修改的原图，CV_8UC3类型；

maskWaterShed声明为CV_32S类型（32位单通道），全部元素为0，然后作为drawContours的第一个参数传入

（第3步），在上面绘制轮廓，最后作为watershed的参数。另外，参数maskWaterShed是InputOutputArray类型，

既作为输入，也作为输出保存函数调用的结果。

经过watershed函数的处理，不同区域间的值被置为-1（边界）没有标记清楚的区域被置为0，其他每个区域

的值保持不变：1，2，…，contours.size()。

5. 绘制结果图像

由于watershed的结果中只有-1,0,1,2这样的数，不能直接显示，所以我们还要做进一步的处理将结果显示出来

   
   
Mat resImage = Mat(srcImage.size(), CV_8UC3);   // 声明一个最后要显示的图像
for ( int i = 0; i < maskImage.rows; i++)
{
for ( int j = 0; j < maskImage.cols; j++)
{ // 根据经过watershed处理过的maskWaterShed来绘制每个区域的颜色
int index = maskWaterShed.at< int>(i, j);   // 这里的maskWaterShed是经过watershed处理的
if (index == -1)   // 区域间的值被置为-1（边界）
resImage.at<Vec3b>(i, j) = Vec3b( 255, 255, 255);
else if (index <= 0 || index > contours.size())   // 没有标记清楚的区域被置为0
resImage.at<Vec3b>(i, j) = Vec3b( 0, 0, 0);
else   // 其他每个区域的值保持不变：1，2，…，contours.size()
resImage.at<Vec3b>(i, j) = colorTab[index - 1];   // 然后把这些区域绘制成不同颜色
}
}
imshow( “resImage”, resImage);
   
   

显示出来是这样

我们用三个标记图片分成了三个区域，每个区域用不同的颜色表示，区域间用白色的线隔开。

我们也可以用

   
   
addWeighted(resImage, 0.3, srcImage_, 0.7, 0, resImage);
imshow( “分水岭结果”, resImage);
   
   

将它和原图做加权相加，结果是这样：

或者将某个区域作为前景显示出来，另外两个区域作为背景显示为黑色，对应代码在if ((char)c == ‘0’)中，这里只贴出结果

多次点按【0】键还可以显示不同前景。

三、代码和原图

   
   
#include <iostream>
#include <opencv2\opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

Mat srcImage, srcImage_, maskImage;
Mat maskWaterShed; // watershed()函数的参数
Point clickPoint; // 鼠标点下去的位置

void on_Mouse(int event, int x, int y, int flags, void*);
void helpText();

int main(int argc, char** argv)
{
/* 操作提示 */
helpText();

srcImage = imread( “fly.jpg”);
srcImage_ = srcImage.clone(); // 程序中srcImage会被改变，所以这里做备份
maskImage = Mat(srcImage.size(), CV_8UC1); // 掩模，在上面做标记，然后传给findContours
maskImage = Scalar::all( 0);

int areaCount = 1; // 计数，在按【0】时绘制每个区域

imshow( “在图像中做标记”, srcImage);

setMouseCallback( “在图像中做标记”, on_Mouse, 0);

while ( true)
{
int c = waitKey( 0);

if (( char)c == 27) // 按【ESC】键退出
break;

if (( char)c == ‘2’) // 按【2】恢复原图
{
maskImage = Scalar::all( 0);
srcImage = srcImage_.clone();
imshow( “在图像中做标记”, srcImage);
}

if (( char)c == ‘1’) // 按【1】处理图片
{
vector< vector<Point>> contours;
vector<Vec4i> hierarchy;

findContours(maskImage, contours, hierarchy, RETR_CCOMP, CHAIN_APPROX_SIMPLE);

if (contours.size() == 0) // 如果没有做标记，即没有轮廓，则退出该if语句
break;
cout << contours.size() << “个轮廓” << endl;

maskWaterShed = Mat(maskImage.size(), CV_32S);
maskWaterShed = Scalar::all( 0);

/* 在maskWaterShed上绘制轮廓 */
for ( int index = 0; index < contours.size(); index++)
drawContours(maskWaterShed, contours, index, Scalar::all(index + 1), -1, 8, hierarchy, INT_MAX);

/* 如果imshow这个maskWaterShed，我们会发现它是一片黑，原因是在上面我们只给它赋了1,2,3这样的值，通过代码80行的处理我们才能清楚的看出结果 */
watershed(srcImage_, maskWaterShed); // 注释一

vector<Vec3b> colorTab; // 随机生成几种颜色
for ( int i = 0; i < contours.size(); 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));
}

Mat resImage = Mat(srcImage.size(), CV_8UC3); // 声明一个最后要显示的图像
for ( int i = 0; i < maskImage.rows; i++)
{
for ( int j = 0; j < maskImage.cols; j++)
{ // 根据经过watershed处理过的maskWaterShed来绘制每个区域的颜色
int index = maskWaterShed.at< int>(i, j); // 这里的maskWaterShed是经过watershed处理的
if (index == -1) // 区域间的值被置为-1（边界）
resImage.at<Vec3b>(i, j) = Vec3b( 255, 255, 255);
else if (index <= 0 || index > contours.size()) // 没有标记清楚的区域被置为0
resImage.at<Vec3b>(i, j) = Vec3b( 0, 0, 0);
else // 其他每个区域的值保持不变：1，2，…，contours.size()
resImage.at<Vec3b>(i, j) = colorTab[index - 1]; // 然后把这些区域绘制成不同颜色
}
}
imshow( “resImage”, resImage);
addWeighted(resImage, 0.3, srcImage_, 0.7, 0, resImage);
imshow( “分水岭结果”, resImage);
}

if (( char)c == ‘0’) // 多次点按【0】依次显示每个被分割的区域，需要先按【1】处理图像
{
Mat resImage = Mat(srcImage.size(), CV_8UC3); // 声明一个最后要显示的图像
for ( int i = 0; i < maskImage.rows; i++)
{
for ( int j = 0; j < maskImage.cols; j++)
{
int index = maskWaterShed.at< int>(i, j);
if (index == areaCount)
resImage.at<Vec3b>(i, j) = srcImage_.at<Vec3b>(i, j);
else
resImage.at<Vec3b>(i, j) = Vec3b( 0, 0, 0);
}
}
imshow( “分水岭结果”, resImage);
areaCount++;
if (areaCount == 4)
areaCount = 1;
}
}

return 0;
}

void on_Mouse(int event, int x, int y, int flags, void*)
{
// 如果鼠标不在窗口中则返回
if (x < 0 || x >= srcImage.cols || y < 0 || y >= srcImage.rows)
return;

// 如果鼠标左键被按下，获取鼠标当前位置；当鼠标左键按下并且移动时，绘制白线；
if (event == EVENT_LBUTTONDOWN)
{
clickPoint = Point(x, y);
}
else if (event == EVENT_MOUSEMOVE && (flags & EVENT_FLAG_LBUTTON))
{
Point point(x, y);
line(maskImage, clickPoint, point, Scalar::all( 255), 5, 8, 0);
line(srcImage, clickPoint, point, Scalar::all( 255), 5, 8, 0);
clickPoint = point;
imshow( “在图像中做标记”, srcImage);
}
}

void helpText()
{
cout << “先用鼠标在图片窗口中标记出大致的区域” << endl;
cout << “如果想把图片分割为N个区域，就要做N个标记” << endl;
cout << “键盘按键【1】 - 运行的分水岭分割算法” << endl;
cout << “键盘按键【2】 - 恢复原始图片” << endl;
cout << “键盘按键【0】 - 依次分割每个区域（必须先按【1】）” << endl;
cout << “键盘按键【ESC】 - 退出程序” << endl << endl;
}

/* 注释一：watershed(srcImage_, maskWaterShed);
* 注意它的两个参数
* srcImage_是没做任何修改的原图，CV_8UC3类型
* maskWaterShed声明为CV_32S类型（32位单通道），且全部元素为0
* 然后作为drawContours的第一个参数传入，在上面绘制轮廓
* 最后作为watershed的参数
* 另外，watershed的第二个参数maskWaterShed是InputOutputArray类型
* 即作为输入，也作为输出保存函数调用的结果
*/
   
   

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