OpenCV基于分水岭图像分割算法
算法源程序:
#include
#include
#include
using namespace std;
IplImage* marker_mask = 0;
IplImage* markers = 0;
IplImage* img0 = 0, *img = 0, *img_gray = 0, *wshed = 0;
CvPoint prev_pt = {-1,-1};
void on_mouse( int event, int x, int y, int flags, void* param )//opencv 会自动给函数传入合适的值
{
if( !img )
return;
if( event == CV_EVENT_LBUTTONUP || !(flags & CV_EVENT_FLAG_LBUTTON) ) prev_pt = cvPoint(-1,-1);
else if( event == CV_EVENT_LBUTTONDOWN )
prev_pt = cvPoint(x,y);
else if( event == CV_EVENT_MOUSEMOVE && (flags & CV_EVENT_FLAG_LBUTTON) )
{
CvPoint pt = cvPoint(x,y);
if( prev_pt.x < 0 )
prev_pt = pt;
cvLine( marker_mask, prev_pt, pt, cvScalarAll(255), 5, 8, 0 );//CvScalar 成员:double val[4] RGBA值A=alpha
cvLine( img, prev_pt, pt, cvScalarAll(255), 5, 8, 0 );
prev_pt = pt;
cvShowImage( "image", img);
}
}
int main( int argc, char** argv )
{
char* filename = argc >= 2 ? argv[1] : (char*)"fruits.jpg";
CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(0);
CvRNG rng = cvRNG(-1);
if( (img0 = cvLoadImage(filename,1)) == 0 )
return 0;
printf( "Hot keys: \n"
"\tESC - quit the program\n"
"\tr - restore the original image\n"
"\tw or SPACE - run watershed algorithm\n"
"\t\t(before running it, roughly mark the areas on the image)\n"
"\t (before that, roughly outline several markers on the image)\n" );
cvNamedWindow( "image", 1 );
cvNamedWindow( "watershed transform", 1 );
img = cvCloneImage( img0 );
img_gray = cvCloneImage( img0 );
wshed = cvCloneImage( img0 );
marker_mask = cvCreateImage( cvGetSize(img), 8, 1 );
markers = cvCreateImage( cvGetSize(img), IPL_DEPTH_32S, 1 );
cvCvtColor( img, marker_mask, CV_BGR2GRAY );
cvCvtColor( marker_mask, img_gray, CV_GRAY2BGR );//这两句只用将RGB转成3通道的灰度图即R=G=B,用来显示用
cvZero( marker_mask );
cvZero( wshed );
cvShowImage( "image", img );
cvShowImage( "watershed transform", wshed );
cvSetMouseCallback( "image", on_mouse, 0 );
for(;;)
{
int c = cvWaitKey(0);
if( (char)c == 27 )
break;
if( (char)c == 'r' )
{
cvZero( marker_mask );
cvCopy( img0, img );//cvCopy()也可以这样用,不影响原img0图像,也随时更新
cvShowImage( "image", img );
}
if( (char)c == 'w' || (char)c == ' ' )
{
CvSeq* contours = 0;
CvMat* color_tab = 0;
int i, j, comp_count = 0;
//下面选将标记的图像取得其轮廓, 将每种轮廓用不同的整数表示
//不同的整数使用分水岭算法时,就成为不同的种子点
//算法本来就是以各个不同的种子点为中心扩张
cvClearMemStorage(storage);
cvFindContours( marker_mask, storage, &contours, sizeof(CvContour),
CV_RETR_CCOMP, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE );
cvZero( markers );
for( ; contours != 0; contours = contours->h_next, comp_count++ )
{
cvDrawContours(markers, contours, cvScalarAll(comp_count+1),
cvScalarAll(comp_count+1), -1, -1, 8, cvPoint(0,0) );
}
//cvShowImage("image",markers);
if( comp_count == 0 )
continue;
color_tab = cvCreateMat( 1, comp_count, CV_8UC3 );//创建随机颜色列表
for( i = 0; i < comp_count; i++ )//不同的整数标记
{
uchar* ptr = color_tab->data.ptr + i*3;
ptr[0] = (uchar)(cvRandInt(&rng)%180 + 50);
ptr[1] = (uchar)(cvRandInt(&rng)%180 + 50);
ptr[2] = (uchar)(cvRandInt(&rng)%180 + 50);
}
{
double t = (double)cvGetTickCount();
cvWatershed( img0, markers );
cvSave("img0.xml",markers);
t = (double)cvGetTickCount() - t;
printf( "exec time = %gms\n", t/(cvGetTickFrequency()*1000.) );
}
// paint the watershed image
for( i = 0; i < markers->height; i++ )
for( j = 0; j < markers->width; j++ )
{
int idx = CV_IMAGE_ELEM( markers, int, i, j );//markers的数据类型为IPL_DEPTH_32S
uchar* dst = &CV_IMAGE_ELEM( wshed, uchar, i, j*3 );//BGR三个通道的数是一起的,故要j*3
if( idx == -1 ) //输出时若为-1,表示各个部分的边界
dst[0] = dst[1] = dst[2] = (uchar)255;
else if( idx <= 0 || idx > comp_count ) //异常情况
dst[0] = dst[1] = dst[2] = (uchar)0; // should not get here
else //正常情况
{
uchar* ptr = color_tab->data.ptr + (idx-1)*3;
dst[0] = ptr[0]; dst[1] = ptr[1]; dst[2] = ptr[2];
}
}
cvAddWeighted( wshed, 0.5, img_gray, 0.5, 0, wshed );//wshed.x.y=0.5*wshed.x.y+0.5*img_gray+0加权融合图像
cvShowImage( "watershed transform", wshed );
cvReleaseMat( &color_tab );
}
}
return 1; }
运行结果
同上面分析可看出,因为不相连的标记后,程序在masker中的数值不同
经过分水岭算法后,
不同的标记肯定会在不同的区域中,
例如头发部分,我画了一条线标记,,处理后就把头发部分分割了出来
还比如胳膊那一块,正好也分割出来了
我对算法的感性认识:
opencv中的算法是先把输入图像转化成梯度图(标量)
如果把梯度图看成是一个地形的话,就会发现,梯度高的地方就成了山脉,梯度低的地方就是山谷
我们经过标记为不同的区域后,
就从各个标记的地方注水进去,注入的水越来越多的时候,就会出现把流过低些的山脉,从而流到别的山谷中,那么他们就连一了一片区域。
区域分割的要求是把不同的标记分割成不同的地方。所以如果一直注水,可能就会覆盖别的区域了。这时算法就采取某种方法,修大坝使标记的不同区域不会因为注水而相连
他们会互不相干的扩张领地,直到把整个领地都扩张完为止。
函数输出时,自己的标记扩张出来的区域都用之前标记的值表示,代表一个区域。不同的值代表不同的区域
区域与区域之间的边界由由值-1表示.
请问为什么运行的时候dos窗口无法输入字符呢?这样,程序一直卡着不动啊
Re: fdl19881 2013-04-07 19:31发表[回复]
回复wujianuo92:不是在dos窗口输入.而是点击显示的图像,然后输入ESC r w 等按键..
Re: wujianuo92 2013-04-08 15:16发表[回复]
回复fdl19881:谢谢lz啦
4楼helen_c 2012-12-02 13:52发表[回复]
经过楼主的解释终于明白分水岭算法的思想了!感谢!
3楼ld52111 2011-12-29 12:16发表[回复]
请问怎样自动选取种子?而不用人工画线呢?我找好图像的重心点,然后让系统多加2个像素,画了一条线,但是分割出来的结果差好多呢?
2楼fdl19881 2011-12-15 13:35发表[回复]
回复caos1987:cvwatershed的第二个参数是输入的32S类型(可正可负)
第82~86行就是将不同的SEED用不同整数置数,(没置的地方为0)
cvwatershed后,masker也就是输出了。不同的分割区域就从1到n的整数标记了。区域间的边界用的-1标记。如果你已经用cvwatershed分割出来了,再分割边界就检查-1值。见106~120行。
其实我只是那段时间学了一下《学习OPENCV》。然后又用不上这个了。。现在在搞别的了,(学生)
Re: caos1987 2011-12-15 21:30发表[回复]
回复fdl19881:谢谢
1楼caos1987 2011-12-09 10:22发表[回复] [引用] [举报]
可以详细解释一下画线的作用吗?是选择谷底?还是其他?多谢!
Re: fdl19881 2011-12-09 11:18发表[回复] [引用] [举报]
回复caos1987:这个程序中用画线的方法,只是为了演示。实际最后用不同的整数(种子(seed))标记masker中不同的区域种子(seed)用来注水,分割。
用的时候取决于用之前的先验知识:你认为图像中的某一块(已知的)的一定在应该分割成同一区域,那么你就用同一整数标记连接起来。然后调用函数分割,至于分割的结果是不是好,那取决于你标记的地方是不是比如说平坦。
比如你已知图像中间有个人,那么你也确定图像中心某一块一定是这个人,那么就把你确定的这一块用同一整数标记连接起来。再将你确定为背景的地方用不同整数标记连接起来。再分割。
这只是我的感性认识,多试验.