OpenCV---分水岭算法

推文:

OpenCV学习(7) 分水岭算法(1)(原理简介简单明了)

OpenCV-Python教程:31.分水岭算法对图像进行分割(步骤讲解不错)

使用分水岭算法进行图像分割

(一)获取灰度图像,二值化图像,进行形态学操作,消除噪点

def watershed_demo(image):
    blur = cv.pyrMeanShiftFiltering(image,10,100)
    gray = cv.cvtColor(blur,cv.COLOR_BGR2GRAY)  #获取灰度图像
    ret,binary = cv.threshold(gray,0,255,cv.THRESH_BINARY|cv.THRESH_OTSU)  #将图像转为黑色和白色部分
    cv.imshow("binary",binary)  #获取二值化图像

    #形态学操作,进一步消除图像中噪点
    kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT,(3,3))
    mb = cv.morphologyEx(binary,cv.MORPH_OPEN,kernel,iterations=2)  #iterations连续两次开操作,消除图像的噪点

(二)在距离变换前加上一步操作:通过对上面形态学去噪点后的图像,进行膨胀操作,可以得到大部分都是背景的区域(原黑色不是我们需要的部分是背景)

    sure_bg = cv.dilate(mb,kernel,iterations=3) #3次膨胀,可以获取到大部分都是背景的区域

(三)使用距离变换distanceTransform获取确定的前景色

根据distanceTransform获取距离背景最小距离的结果(详细看下面相关知识补充)
根据distanceTransform操作的结果,设置一个阈值,使用threshold决定哪些区域是前景,这样得到正确结果的概率很高
    dist = cv.distanceTransform(mb,cv.DIST_L2,5)  #获取距离数据结果
    ret, sure_fg = cv.threshold(dist,dist.max()*0.6,255,cv.THRESH_BINARY)  #获取前景色


相关知识补充(重点)

(1)距离变换原理

推文:图像识别中距离变换的原理及作用详解,并附用OpenCV中的distanceTransform实现距离变换的代码!(距离变换的定义讲得不错)

距离变换的处理图像通常都是二值图像,而二值图像其实就是把图像分为两部分,即背景和物体两部分,物体通常又称为前景目标!
通常我们把前景目标的灰度值设为255,即白色
背景的灰度值设为0,即黑色。
所以定义中的非零像素点即为前景目标,零像素点即为背景。
所以图像中前景目标中的像素点距离背景越远那么距离就越大,如果我们用这个距离值替换像素值,那么新生成的图像中这个点越亮

再通过设定合理的阈值对距离变换后的图像进行二值化处理,则可得到去除手指的图像(如下图“bidist”窗口图像所示),手掌重心即为该图像的几何中心。

(2)distanceTransform函数

主要用于计算非零像素到最近零像素点的最短距离。一般用于求解图像的骨骼
def distanceTransform(src, distanceType, maskSize, dst=None, dstType=None): # real signature unknown; restored from __doc__
src:输入的图像,一般为二值图像
distanceType:所用的求解距离的类型,有CV_DIST_L1, CV_DIST_L2 , or CV_DIST_C
mask_size:距离变换掩模的大小,可以是 35. 对 CV_DIST_L1 或 CV_DIST_C 的情况,参数值被强制设定为 3, 因为 3×3 mask 给出 5×5 mask 一样的结果,而且速度还更快。

(3)若是想骨骼显示(对我们的分水岭流程无影响),我们需要对distanceTransform返回的结果进行归一化处理,使用normalize

因为distanceTransform返回的图像数据是浮点数值,要想在浮点数表示的颜色空间中,数值范围必须是0-1.0,所以要将其中的数值进行归一化处理
(重点)在整数表示的颜色空间中,数值范围是0-255,但在浮点数表示的颜色空间中,数值范围是0-1.0,所以要把0-255归一化。
顺便补充:若是不做归一化处理,数值大于1的都会变为1.0处理
mb = cv.morphologyEx(binary,cv.MORPH_OPEN,kernel,iterations=2)  #iterations连续两次开操作
    cv.imshow("mb", mb)  #这是我们形态学开操作过滤噪点后的图像,暂时可以看做源图像
    #距离变换
    dist = cv.distanceTransform(mb,cv.DIST_L2,5)  #这是我们获取的字段距离数值,对应每个像素都有,所以数组结构和图像数组一致
    cv.imshow("dist",dist)
    dist_output = cv.normalize(dist,0,1.0,cv.NORM_MINMAX)  #归一化的距离图像数组
  cv.imshow("distinct-t",dist_output*50)

发现了似乎distanceTransform返回的图像和源图像一样,似乎出错了
原因:因为distanceTransform返回的是浮点型色彩空间,而dist中存放的数距离0值的最小距离,大多是大于1.0的数值,
而上面提到浮点型色彩空间数值范围0-1.0,当数值大于1.0都会被设置为1.0,显示白色,所以和原来的二值化图像一致,
我们要想显示骨骼,必须先进行归一化处理
下面是从二值化图像源,distanceTransform距离数组,和归一化距离数组中获取的一段像素数组
print(mb[150][120:140])   print(dist[150][120:140]) print(dist_output[150][120:140])
整数型色彩空间二值化图像
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 255 255 255 255 255 255 255 255 255 255 255]

浮点型色彩空间最小距离数组,由于数值大于1.0都会被设置为1.0,所以和上面二值化图像一致
[ 0.        0.        0.        0.        0.        0.        0.
  0.        0.        1.        1.4       2.1969    3.1969    4.1969
  5.1969    6.1969    7.1969    8.196899  9.196899 10.187599]

浮点型色彩空间归一化数组图像,显示骨骼
[0.         0.         0.         0.         0.         0.
 0.         0.         0.         0.00047065 0.0006589  0.00103396
 0.00150461 0.00197525 0.00244589 0.00291654 0.00338719 0.00385783
 0.00432847 0.00479474]

(四)在获取了背景区域和前景区域(其实前景区域是我们的种子,我们将从这里进行灌水,向四周涨水,但是这个需要在markers中表示)后,这两个区域中有未重合部分(注1)怎么办?首先确定这些区域(寻找种子)

注1:
这里是求取硬币偏白色,使用THRESH_BINARY,所以我们获取对象是白色区域,是获取未重合部分
若是我们求取树叶等偏黑,需要使用THRESH_BINARY_INV,此时我们获取的对象是黑色区域,就变为了获取重合部分了

 开始获取未知区域unknown(栅栏会创建在这一区域),为下一步获取种子做准备

    surface_fg = np.uint8(sure_fg)  #保持色彩空间一致才能进行运算,现在是背景空间为整型空间,前景为浮点型空间,所以进行转换
    unknown = cv.subtract(sure_bg,surface_fg)
    cv.imshow("unkown",unknown)
使用print查看背景前景色彩空间不同
    print(sure_fg[150][120:140])
    print(sure_bg[150][120:140])
---------------------------------------
[0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[  0   0   0   0   0   0 255 255 255 255 255 255 255 255 255 255 255 255
 255 255]

 (五)获取了这些区域,我们可以获取种子,这是通过connectedComponents实现,获取masker标签,确定的前景区域会在其中显示为以1开始的数据,这就是我们的种子,会从这里开始漫水


推文:http://m.imooc.com/article/32675

推文:基于矩阵实现的Connected Components算法

利用connectedComponents求图中的连通图

重点:

现在知道了那些是背景那些是硬币(确定的前景区域)了。
那我们就可以创建标签(一个与原图像大小相同,数据类型为 in32 的数组,并标记其中的区域了。
对我们已经确定分类的区域(无论是前景还是背景)使用不同的正整数标记,对我们不确定的区域(unknown区域)使用 0 标记
我们可以使用函数 cv2.connectedComponents()来做这件事。
它会把对标签进行操作,将背景标记为 0,其他的对象使用从 1 开始的正整数标记(其实这就是我们的种子,水漫时会从这里漫出)。然后将这个标签返回给我们markers 但是,我们知道如果背景标记为 0,那分水岭算法就会把它当成未知区域了。(我们要将未知区域标记为0,所以我们要将背景区域变为其他整数,例如+1
所以我们想使用不同的整数标记它们。
而对不确定的区域(函数cv2.connectedComponents 输出的结果中使用 unknown 定义未知区域)标记为 0

#获取mask
ret,markers
= cv.connectedComponents(surface_fg)  

函数原型:

def connectedComponents(image, labels=None, connectivity=None, ltype=None): # real signature unknown; restored from __doc__

参数:

参数image是需要进行连通域处理的二值图像,其他的这里用不到

返回值:

ret是连通域处理的边缘条数,是上面提到的确定区域(出去背景外的其他确定区域:就是前景),就是种子数,我们会从种子开始向外涨水
markers是我们创建的一个标签(一个与原图像大小相同,数据类型为 in32 的数组),其中包含有我们原图像的确认区域的数据(前景区域)

查看部分markers:(0代表的是背景色,)

[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0  #0是我们的背景区域
 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 2  #像这些以1开始的整数就是我们确定的前景区域,就是我们要找的种子
 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]

(六)根据未知区域unknown在markers中设置栅栏,并将背景区域加入种子区域,一起漫水

注意:

watershed漫水算法需要我们将栅栏区域设置为0,所以我们需要将markers中背景区域(原来为0,会干扰算法)设置为其他整数。
解决方法将markers整体加一  #此时种子区域不止我们原来的前景区域,有增加了一个背景区域,我们将从这些区域一起灌水
    markers = markers + 1
    markers[unknown==255] = 0

(七)根据种子开始漫水,让水漫起来找到最后的漫出点(栅栏边界),越过这个点后各个山谷中水开始合并。注意watershed会将找到的栅栏在markers中设置为-1

    markers = cv.watershed(image,markers=markers)  #获取栅栏
    image[markers==-1] = [0,0,255]  #根据栅栏,我们对原图像进行操作,对栅栏区域设置为红色

 markers再次查看

[-1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1  #漫水算法会将找到的栅栏设置为-1
 -1 -1 -1 -1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1 -1  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2
  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2
  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2 -1  1  1  1
  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1 -1]

(八)结果查看

(九)全部代码

import cv2 as cv
import numpy as np

def watershed_demo(image):
    blur = cv.pyrMeanShiftFiltering(image,10,100)
    gray = cv.cvtColor(blur,cv.COLOR_BGR2GRAY)  #获取灰度图像

    ret,binary = cv.threshold(gray,0,255,cv.THRESH_BINARY|cv.THRESH_OTSU)
    #形态学操作,进一步消除图像中噪点
    kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT,(3,3))
    mb = cv.morphologyEx(binary,cv.MORPH_OPEN,kernel,iterations=2)  #iterations连续两次开操作
    sure_bg = cv.dilate(mb,kernel,iterations=3) #3次膨胀,可以获取到大部分都是背景的区域
    cv.imshow("sure_bg",sure_bg)
    #距离变换
    dist = cv.distanceTransform(mb,cv.DIST_L2,5)
    cv.imshow("dist",dist)
    dist_output = cv.normalize(dist,0,1.0,cv.NORM_MINMAX)
    # print(mb[150][120:140])
    # print(dist[150][120:140])
    # print(dist_output[150][120:140])
    cv.imshow("distinct-t",dist_output*50)
    ret, sure_fg = cv.threshold(dist,dist.max()*0.6,255,cv.THRESH_BINARY)
    cv.imshow("sure_fg",sure_fg)
    # print(sure_fg[150][120:140])
    # print(sure_bg[150][120:140])
    #获取未知区域
    surface_fg = np.uint8(sure_fg)  #保持色彩空间一致才能进行运算,现在是背景空间为整型空间,前景为浮点型空间,所以进行转换
    unknown = cv.subtract(sure_bg,surface_fg)
    cv.imshow("unkown",unknown)
    #获取maskers,在markers中含有种子区域
    ret,markers = cv.connectedComponents(surface_fg)
    #print(ret)

    #分水岭变换
    markers = markers + 1
    markers[unknown==255] = 0

    markers = cv.watershed(image,markers=markers)
    image[markers==-1] = [0,0,255]

    cv.imshow("result",image)

src = cv.imread("./c.png")  #读取图片
cv.namedWindow("input image",cv.WINDOW_AUTOSIZE)    #创建GUI窗口,形式为自适应
cv.imshow("input image",src)    #通过名字将图像和窗口联系

watershed_demo(src)

cv.waitKey(0)   #等待用户操作,里面等待参数是毫秒,我们填写0,代表是永远,等待用户操作
cv.destroyAllWindows()  #销毁所有窗口

 

posted @ 2018-07-09 13:32  山上有风景  阅读(15189)  评论(3编辑  收藏  举报