分水岭算法分割粘黏图像

分水岭算法分割粘黏图像"/>

分水岭算法分割粘黏图像

根据最新的skimage版本进行的分水岭算法分割粘黏图像

在网上查到的代码根本跑不通，找了好久的bug，原来是分水岭算法计算时，两个矩阵行列不符合运算规则

from matplotlib import pyplot as plt
from skimage.feature import peak_local_max
from skimage.segmentation import watershedfrom scipy import ndimage
import numpy as np
import argparse
import imutils
import cv2plt.figure(figsize=(9, 6))
# 我们已成功检测到图像中的所有九个硬币。此外，我们还能够清晰地绘制每个硬币周围的边界。这与使用简单阈值检测和轮廓检测的先前示例形成了鲜明对比，在先前示例中，仅（错误地）检测到两个对象。image = cv2.imread('images/yinbi.jpg')
# 应用金字塔均值漂移滤波 以提高阈值设置步骤的准确性  【金字塔均值偏移滤波可以看做是对彩色图像平滑颜色的一种操作】
shifted = cv2.pyrMeanShiftFiltering(image, 21, 51)
# cv2.imshow("Input", image)
plt.subplot(331), plt.axis('off'), plt.title("Input")
plt.imshow(image, 'gray')# 将经过金字塔均值偏移滤波处理的图像 读取为灰度图像
# 应用Otsu的阈值将背景从前景中分割出来：
gray = cv2.cvtColor(shifted, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255,cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)[1]
# cv2.imshow("Thresh", thresh)
plt.subplot(332), plt.axis('off'), plt.title("Thresh")
plt.imshow(thresh, 'gray')
plt.tight_layout()
plt.show()# 分割的第一步：通过distance_transform_edt计算欧几里德距离变换（EDT Euclidean distance）功能 此函数为每个前景像素计算最接近零的欧几里得距离（即背景像素）。
D = ndimage.distance_transform_edt(thresh)
print(D)
# 在距离图中找到峰值（即局部最大值）。我们将确保每个峰之间的距离至少为20像素。采用peak_local_max的输出功能，并使用8连接性应用连接组件分析。
localMax = peak_local_max(D, footprint=np.ones((3, 3)), min_distance=20,labels=thresh)mask = np.zeros(D.shape, dtype=bool)
mask[tuple(localMax.T)] = True
markers, _ = ndimage.label(mask)# 该函数的输出为我们提供了标记 然后我们将其馈入分水岭函数
# 分水岭算法  假设我们的标记代表我们的距离图中的局部最小值（即山谷），因此我们采用D的负值。
# 分水岭函数返回标签矩阵，一个NumPy数组，其宽度和高度与我们的输入图像相同。每个像素值作为唯一的标签值。具有相同标签值的像素属于同一对象。labels = watershed(-D, markers, mask=thresh)
print("[INFO] {} unique segments found".format(len(np.unique(labels)) - 1))# 最后一步是简单地循环唯一标签值并提取每个唯一对象
# loop over the unique labels returned by the Watershed
# algorithm
for label in np.unique(labels):# label为0 默认为背景，忽略if label == 0:continue# 为我们的遮罩分配内存 并将属于当前标签的像素设置为255（白色）。mask = np.zeros(gray.shape, dtype="uint8")mask[labels == label] = 255# 检测到遮罩中的轮廓   并提取最大的轮廓-该轮廓将代表图像中给定对象的轮廓/边界。cnts = cv2.findContours(mask.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)cnts = imutils.grab_contours(cnts)c = max(cnts, key=cv2.contourArea)# 绘制围绕对象的包围圆边界。我们还可以计算对象的边界框，应用按位运算，并提取每个单独的对象。((x, y), r) = cv2.minEnclosingCircle(c)cv2.circle(image, (int(x), int(y)), int(r), (0, 255, 0), 2)cv2.putText(image, "#{}".format(label), (int(x) - 10, int(y)),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, (0, 0, 255), 2)
# show the output image
cv2.imshow("Output", image)
cv2.waitKey(0)

具体参数还有待调整，未完待续。。。