【OpenCV（C++）】分水岭算法

分水岭算法概述

在许多实际运用中，我们需要分割图像，但无法从背景图像中获得有用信息。分水岭算法（watershed algorithm）在这方面往往是非常有效的。此算法可以将图像中的边缘转化为“山脉”，将均匀区域转化为“山谷”，这样有助于分割目标。
该算法是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法，其基本思想是把图像看作测地学上的拓扑地貌，图像中每一点像素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区域称为集水盆，而集水盆的边界则形成分水岭。

实现分水岭算法：watershed()函数

在把图像传给函数之前，我们需要大致勾画标记出图像中的期望进行分割的区域，它们被标记为正指数。所以，每一个区域都会被标记为像素值1、2、3等，表示成为一个或者多个连接组件。这些标记值可以使用findContours函数和drawContours函数由二进制的掩码检索出来。

void watershed(InputArray image, InputOutputArray markers)

程序：分水岭算法

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

using namespace cv;
using namespace std;

#define WINDOW_NAME1 "【程序窗口1】"        
#define WINDOW_NAME2 "【分水岭算法效果图】" 

Mat g_maskImage, g_srcImage;
Point prevPt(-1, -1);

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


int main(int argc, char** argv)
{
	system("color 6F");
	ShowHelpText();

	g_srcImage = imread("fg.jpg", 1);
	imshow(WINDOW_NAME1, 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);

	setMouseCallback(WINDOW_NAME1, on_Mouse, 0);

	while (1)
	{
		int c = waitKey(0);

		if ((char)c == 27)
			break;

		if ((char)c == '2')
		{
			g_maskImage = Scalar::all(0);
			srcImage.copyTo(g_srcImage);
			imshow("image", g_srcImage);
		}

		if ((char)c == '1' || (char)c == ' ')
		{
			int i, j, compCount = 0;
			vector<vector<Point> > contours;
			vector<Vec4i> hierarchy;

			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);

			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;

			vector<Vec3b> colorTab;
			for (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));
			}

			double dTime = (double)getTickCount();
			watershed(srcImage, maskImage);
			dTime = (double)getTickCount() - dTime;
			printf("\t处理时间 = %gms\n", dTime * 1000. / getTickFrequency());

			Mat watershedImage(maskImage.size(), CV_8UC3);
			for (i = 0; i < maskImage.rows; i++)
				for (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];
				}

			watershedImage = watershedImage * 0.5 + grayImage * 0.5;
			imshow(WINDOW_NAME2, watershedImage);
		}
	}

	return 0;
}

static void on_Mouse(int event, int x, int y, int flags, void*)
{
	if (x < 0 || x >= g_srcImage.cols || y < 0 || y >= g_srcImage.rows)
		return;

	if (event == CV_EVENT_LBUTTONUP || !(flags & CV_EVENT_FLAG_LBUTTON))
		prevPt = Point(-1, -1);
	else if (event == CV_EVENT_LBUTTONDOWN)
		prevPt = Point(x, y);

	else if (event == CV_EVENT_MOUSEMOVE && (flags & CV_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_NAME1, g_srcImage);
	}
}

static void ShowHelpText()
{
	printf("\n\n  ----------------------------------------------------------------------------\n");
	printf("\t请先用鼠标在图片窗口中标记出大致的区域，\n\n\t然后再按键【1】或者【SPACE】启动算法。"
		"\n\n\t按键操作说明: \n\n"
		"\t\t键盘按键【1】或者【SPACE】- 运行的分水岭分割算法\n"
		"\t\t键盘按键【2】- 恢复原始图片\n"
		"\t\t键盘按键【ESC】- 退出程序\n\n\n");
}

运行效果如下：