分水岭分割opencv xcode
c++
image-processing
opencv
6
0

我现在正在从opencv代码簿(《 OpenCV 2计算机视觉应用程序编程手册》 )中学习代码:第5章,使用分水岭分割图像,第131页。

这是我的主要代码:

#include "opencv2/opencv.hpp"
#include <string>

using namespace cv;
using namespace std;

class WatershedSegmenter {
    private:
    cv::Mat markers;
    public:
    void setMarkers(const cv::Mat& markerImage){
        markerImage.convertTo(markers, CV_32S);
    }

    cv::Mat process(const cv::Mat &image){
        cv::watershed(image,markers);
        return markers;
    }
};

int main ()
{
    cv::Mat image = cv::imread("/Users/yaozhongsong/Pictures/IMG_1648.JPG");

    // Eliminate noise and smaller objects
    cv::Mat fg;
    cv::erode(binary,fg,cv::Mat(),cv::Point(-1,-1),6);

    // Identify image pixels without objects
    cv::Mat bg;
    cv::dilate(binary,bg,cv::Mat(),cv::Point(-1,-1),6);
    cv::threshold(bg,bg,1,128,cv::THRESH_BINARY_INV);

    // Create markers image
    cv::Mat markers(binary.size(),CV_8U,cv::Scalar(0));
    markers= fg+bg;

    // Create watershed segmentation object
    WatershedSegmenter segmenter;
    // Set markers and process
    segmenter.setMarkers(markers);
    segmenter.process(image);

    imshow("a",image);
    std::cout<<".";
    cv::waitKey(0);
}

但是,它不起作用。如何初始化二进制图像?我如何使此分段代码起作用?

我对这部分内容不太清楚。提前致谢!

参考资料:
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共 2 个回答
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以下是您的代码的简化版本,对我来说很好用。一探究竟 :

#include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"

using namespace cv;
using namespace std;

int main ()
{
    Mat image = imread("sofwatershed.jpg");
    Mat binary = imread("sofwsthresh.png",0);

    // Eliminate noise and smaller objects
    Mat fg;
    erode(binary,fg,Mat(),Point(-1,-1),2);

    // Identify image pixels without objects
    Mat bg;
    dilate(binary,bg,Mat(),Point(-1,-1),3);
    threshold(bg,bg,1,128,THRESH_BINARY_INV);

// Create markers image
    Mat markers(binary.size(),CV_8U,Scalar(0));
    markers= fg+bg;

markers.convertTo(markers, CV_32S);
watershed(image,markers);

markers.convertTo(markers,CV_8U);
imshow("a",markers);
waitKey(0);
}

以下是我的输入图片:

在此处输入图片说明

下面是我的输出图像:

在此处输入图片说明

在这里查看代码说明: OpenCV中的简单分水岭示例

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关于您的代码,应注意以下几点:

  • Watershed希望输入图像和输出图像具有相同的大小;
  • 您可能想摆脱方法中的const参数;
  • 注意,分水岭的结果实际上是markers而不是代码提示的image ;关于这一点,您需要获取process()的返回值!

这是您的代码,具有上述修复程序:

// Usage: ./app input.jpg
#include "opencv2/opencv.hpp"
#include <string>

using namespace cv;
using namespace std;

class WatershedSegmenter{
private:
    cv::Mat markers;
public:
    void setMarkers(cv::Mat& markerImage)
    {
        markerImage.convertTo(markers, CV_32S);
    }

    cv::Mat process(cv::Mat &image)
    {
        cv::watershed(image, markers);
        markers.convertTo(markers,CV_8U);
        return markers;
    }
};


int main(int argc, char* argv[])
{
    cv::Mat image = cv::imread(argv[1]);
    cv::Mat binary;// = cv::imread(argv[2], 0);
    cv::cvtColor(image, binary, CV_BGR2GRAY);
    cv::threshold(binary, binary, 100, 255, THRESH_BINARY);

    imshow("originalimage", image);
    imshow("originalbinary", binary);

    // Eliminate noise and smaller objects
    cv::Mat fg;
    cv::erode(binary,fg,cv::Mat(),cv::Point(-1,-1),2);
    imshow("fg", fg);

    // Identify image pixels without objects
    cv::Mat bg;
    cv::dilate(binary,bg,cv::Mat(),cv::Point(-1,-1),3);
    cv::threshold(bg,bg,1, 128,cv::THRESH_BINARY_INV);
    imshow("bg", bg);

    // Create markers image
    cv::Mat markers(binary.size(),CV_8U,cv::Scalar(0));
    markers= fg+bg;
    imshow("markers", markers);

    // Create watershed segmentation object
    WatershedSegmenter segmenter;
    segmenter.setMarkers(markers);

    cv::Mat result = segmenter.process(image);
    result.convertTo(result,CV_8U);
    imshow("final_result", result);

    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

我随意使用Abid的输入图像进行测试,这就是我得到的:

在此处输入图片说明

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