做形态学方法的团队_图像分割实战-分水岭分割方法和GrabCut 算法

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1. 分水岭分割方法

它是依赖于形态学的，图像的灰度等级不一样，如果图像的灰度等级一样的情况下怎么人为的把它造成不一样？可以通过距离变换实现，这样它们的灰度值就有了阶梯状的变换。风水岭算法常见的有三种方法：（1）基于浸泡理论的分水岭分割方法；（2）基于连通图方法；（3）基于距离变换的方法。OpenCV 中是基于距离变换的分割方法，就相当于我们的小山头（认为造成的）。

基本的步骤：

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例子1 粘连对象分离和计数。

例子代码：

#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
void test()
{Mat srcImg;srcImg = imread("pill_002.png");if (srcImg.empty()){cout << "could not load image...n" << endl;}namedWindow("Original image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);imshow("Original image", srcImg);Mat grayImg, binaryImg, shiftedImg;//做滤波，使图像更加平滑，保留边缘,类似于双边滤波pyrMeanShiftFiltering(srcImg, shiftedImg, 21, 51);  namedWindow("shifted", CV_WINDOW_AUTOSIZE);imshow("shifted", shiftedImg);cvtColor(shiftedImg, grayImg, COLOR_BGR2GRAY);  //转为灰度图像//二值化threshold(grayImg, binaryImg, 0, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU);  namedWindow("binary", CV_WINDOW_AUTOSIZE);imshow("binary", binaryImg);//距离变换Mat distImg;distanceTransform(binaryImg, distImg, DistanceTypes::DIST_L2, 3, CV_32F);//归一化，因为距离变换后得出来的值都比较小。normalize(distImg, distImg, 0, 1, NORM_MINMAX);  namedWindow("distance", CV_WINDOW_AUTOSIZE);imshow("distance", distImg);//这个二值化的作用是寻找局部最大。threshold(distImg, distImg, 0.4, 1, THRESH_BINARY);namedWindow("distance_binary", CV_WINDOW_AUTOSIZE);imshow("distance_binary", distImg);//生成 markerMat distMaskImg;// distImg 得到的是 0- 1之间的数，转化成8位单通道的。distImg.convertTo(distMaskImg, CV_8U);  vector<vector<Point>>contours;//找到 marker 的轮廓findContours(distMaskImg, contours, RETR_EXTERNAL,CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0));//create marker 填充 markerMat  markersImg = Mat::zeros(srcImg.size(), CV_32SC1);for (int i = 0; i < contours.size(); i++){drawContours(markersImg, contours, static_cast<int>(i),Scalar::all(static_cast<int>(i)+1), -1); }circle(markersImg, Point(5, 5), 3, Scalar(255), -1);//形态学操作 - 彩色图像，目的是去掉干扰，让结果更好。Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3), Point(-1, -1));morphologyEx(srcImg, srcImg, MORPH_ERODE, kernel);//完成分水岭变换watershed(srcImg, markersImg);Mat mark = Mat::zeros(markersImg.size(), CV_8UC1);markersImg.convertTo(mark, CV_8UC1);bitwise_not(mark, mark, Mat());namedWindow("watershed", CV_WINDOW_AUTOSIZE);imshow("watershed", mark);//下面的步骤可以不做，最好做出来让结果显示更美观。//生成随机颜色vector<Vec3b>colors;for (int i = 0; i < contours.size(); i++){int r = theRNG().uniform(0, 255);int g = theRNG().uniform(0, 255);int b = theRNG().uniform(0, 255);colors.push_back(Vec3b((uchar)b, (uchar)g, (uchar)r));}//颜色填充和最终显示Mat dstImg = Mat::zeros(markersImg.size(), CV_8UC3);int index = 0;for (int i = 0; i < markersImg.rows; i++){for (int j = 0; j < markersImg.cols; j++){index = markersImg.at<int>(i, j);if (index > 0 && index <= contours.size()){dstImg.at<Vec3b>(i, j) = colors[index - 1];}else{dstImg.at<Vec3b>(i, j) = Vec3b(0, 0, 0);}}}cout << "number of objects:" << contours.size() << endl;namedWindow("Final Result", CV_WINDOW_AUTOSIZE);imshow("Final Result", dstImg);
}
int main()
{test();waitKey(0);return 0;
}

效果：

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总结：有时候会导致碎片化，过度分割，因为二值化中如果有很多小的黑点或碎片，在分割的时候导致很多 mask ，即小山头太多了，这个时候我们要考虑怎么去合并它，可以通过联通区域的直方图，或者像素值均值相似程度等。

例子2：图像分割

#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
//执行分水岭算法函数
Mat watershedCluster(Mat &srcImg, int &numSegments);
//结果显示函数
void DisplaySegments(Mat &markersImg, int numSegments);
void test()
{Mat srcImg;srcImg = imread("toux.jpg");if (srcImg.empty()){cout << "could not load image...n" << endl;}namedWindow("Original image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);imshow("Original image", srcImg);int numSegments;Mat markers = watershedCluster(srcImg, numSegments);DisplaySegments(markers, numSegments);
}Mat watershedCluster(Mat &srcImg, int &numSegments)
{//二值化Mat grayImg, binaryImg;cvtColor(srcImg, grayImg, COLOR_BGR2GRAY);threshold(grayImg, binaryImg, 0, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU);//形态学和距离变换Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3), Point(-1, -1));morphologyEx(binaryImg, binaryImg, MORPH_OPEN, kernel, Point(-1, -1));Mat distImg;distanceTransform(binaryImg, distImg, DistanceTypes::DIST_L2, 3, CV_32F);normalize(distImg, distImg, 0.0, 1.0, NORM_MINMAX);//开始生成标记threshold(distImg, distImg, 0.1, 1.0, THRESH_BINARY);normalize(distImg, distImg, 0, 255, NORM_MINMAX);distImg.convertTo(distImg, CV_8UC1);  //CV_32F 转成 CV_8UC1//标记开始vector<vector<Point>>contours;vector<Vec4i>hireachy;findContours(distImg, contours, hireachy, RETR_CCOMP, CHAIN_APPROX_SIMPLE);if (contours.empty()){return Mat();}Mat markersImg(distImg.size(), CV_32S);markersImg = Scalar::all(0);for (int i = 0; i < contours.size(); i++){drawContours(markersImg, contours, i, Scalar(i + 1), -1, 8, hireachy, INT_MAX);}circle(markersImg, Point(5, 5) ,3, Scalar(255), -1);//分水岭变换watershed(srcImg, markersImg);numSegments = contours.size();return markersImg;
}void DisplaySegments(Mat &markersImg, int numSegments)
{//生成随机颜色vector<Vec3b>colors;for (int i = 0; i < numSegments; i++){int r = theRNG().uniform(0, 255);int g = theRNG().uniform(0, 255);int b = theRNG().uniform(0, 255);colors.push_back(Vec3b((uchar)b, (uchar)g, (uchar)r));}//颜色填充和最终显示Mat dstImg = Mat::zeros(markersImg.size(), CV_8UC3);int index = 0;for (int i = 0; i < markersImg.rows; i++){for (int j = 0; j < markersImg.cols; j++){index = markersImg.at<int>(i, j);if (index > 0 && index <= numSegments){dstImg.at<Vec3b>(i, j) = colors[index - 1];}else{dstImg.at<Vec3b>(i, j) = Vec3b(255, 255, 255);}}}cout << "number of objects:" << numSegments << endl;namedWindow("Final Result", CV_WINDOW_AUTOSIZE);imshow("Final Result", dstImg);
}
int main()
{test();waitKey(0);return 0;
}

效果图：

2d853c4feb51bce22d93cdd4f75488eb.png

2. GrabCut 算法分割图像

GrabCut 算法的原理前面有介绍过，这里就不在介绍了，具体可以看下文章末尾往期推荐中阅读。下面例子实现图像中对象的抠图。

基本步骤：

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例子代码：

#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
int numRun = 0; //算法迭代次数
bool init = false;
Rect rect;
Mat srcImg, MaskImg, bgModel, fgModel;//鼠标回调函数
void onMouse(int event, int x, int y, int flags, void* param);
void showImg();  //显示画的图片
void setRoiMask();  //选择 ROI 的函数
void runGrabCut();  //执行算法函数
static void ShowHelpText();  //提示用户操作函数void test()
{srcImg = imread("toux.jpg");if (srcImg.empty()){cout << "could not load image...n" << endl;}namedWindow("Original image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);imshow("Original image", srcImg);//初始化 mask,单通道 8 位MaskImg.create(srcImg.size(), CV_8UC1);  //在不知道它是前景还是背景的情况下，把它全部设为背景。MaskImg.setTo(Scalar::all(GC_BGD));  //结果不是 0 就是 1  GC_BGD为0setMouseCallback("Original image", onMouse, 0);while (true){char c = (char)waitKey(0);if (c == 'n')  // 按下 n 建开始执行算法{runGrabCut();numRun++;showImg();cout << "current iteative times:" << numRun << endl;}if (c == 27){break;}}
}void onMouse(int event, int x, int y, int flags, void* param)
{switch (event){case EVENT_LBUTTONDOWN:rect.x = x;rect.y = y;rect.width = 1;rect.height = 1;break;case EVENT_MOUSEMOVE:if (flags& EVENT_FLAG_LBUTTON){rect = Rect(Point(rect.x, rect.y), Point(x, y));showImg();}break;case EVENT_LBUTTONUP:if (rect.width > 1 && rect.height > 1){showImg();}break;default:break;}
}void showImg()
{Mat result, binMask;binMask.create(MaskImg.size(), CV_8UC1);binMask = MaskImg & 1;if (init){srcImg.copyTo(result,binMask);}else{srcImg.copyTo(result);}rectangle(result, rect, Scalar(0, 0, 255), 2, 8);namedWindow("Original image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);imshow("Original image", result);
}void setRoiMask()
{//GC_BGD = 0   明确属于背景的像素//GC_FGD = 1   明确属于前景的像素//GC_PR_BGD = 2  可能属于背景的像素//GC_PR_FGD = 3  可能属于前景的像素MaskImg.setTo(GC_BGD);  //为了避免选择越界rect.x = max(0, rect.x);rect.y = max(0, rect.y);rect.width = min(rect.width, srcImg.cols - rect.x);rect.height = min(rect.height, srcImg.rows - rect.y);//把我们选取的那一块设为前景MaskImg(rect).setTo(Scalar(GC_PR_FGD));
}void runGrabCut()
{if (rect.width < 2 || rect.height < 2){return;}if (init){grabCut(srcImg, MaskImg, rect, bgModel, fgModel, 1);}else{grabCut(srcImg, MaskImg, rect, bgModel, fgModel, 1, GC_INIT_WITH_RECT);init = true;}
}static void ShowHelpText()
{cout << "请先用鼠标在图片窗口中标记出属于前景的区域" << endl;cout << "然后再按按键【n】启动算法" << endl;cout << "按键【ESC】- 退出程序" << endl;
}int main()
{ShowHelpText();test();waitKey(0);return 0;
}

效果图：

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