OpenCV图像分割－watershed

转自： Tiger & Pi 

http://blog.163.com/my_645/blog/static/369785222013310619742/

 

Watershed就是传说中的分水岭算法， 它将一幅图像当作是一块有湖泊和山川组成的地形。 图像灰度值大的像素对应海拔高的山地， 灰度值低的像素对应于海拔低的盆地。Watershed分割是模拟湖水上涨并在湖泊相遇处筑坝的过程。通常水是从湖泊的最低处灌进去，最低点对应于图像的局部最低点。 但肯定局部最低点的自动话算法获得的结果每每不尽如人意， 因此经常要手动指定marker点。

 

函数原型

void cvWatershed(Iplimage *src_image, CvArr* markers)

 

下面的代码经过交互式的方式演示了watershed的过程，先在图像的不一样区域画线，而后按w键运行算法。 下图左边是原图和指定的markers， 右边是分割的mask图像。

/************************************************************************/
/* 下面这一堆代码真正的分水岭代码在cvWatershed( img0, markers )函数里面,其它
概括起来为：实现鼠标标记图像,制做markers标记图像,实现颜色填充效果。 */
/************************************************************************/

//
// ch9_watershed image
// This is an exact copy of the watershed.cpp demo in the OpenCV ../samples/c directory
//
// Think about using a morphologically eroded foreground and background segmented image as the template
// for the watershed algorithm to segment objects by color and edges for collecting
//

#include "stdio.h"
#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

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)
{
if(!img)
return;

if(event == CV_EVENT_LBUTTONUP || !(flags & CV_EVENT_FLAG_LBUTTON))
// 若是鼠标左键弹起或鼠标左键没有按下
prev_pt = cvPoint(-1,-1);
else if(event == CV_EVENT_LBUTTONDOWN)
// 若是鼠标左键按下
prev_pt = cvPoint(x,y);
else if(event == CV_EVENT_MOUSEMOVE && (flags & CV_EVENT_FLAG_LBUTTON))
// 若是鼠标移动且左键按下
{
CvPoint pt = cvPoint(x,y);
if( prev_pt.x < 0 )
prev_pt = pt;
cvLine(marker_mask, prev_pt, pt, cvScalarAll(255), 5, 8, 0);
// 实际标记 marker_mask 才会被算法用到
cvLine(img, prev_pt, pt, cvScalarAll(255), 5, 8, 0);
// img标记只便于用户观察
prev_pt = pt;
cvShowImage("image", img);
}
}

int main()
{
printf( "Hot keys: \n"
"\tESC - quit the program\n"
"\tr - restore the original image\n"
"\tw or ENTER - 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");

char* filename = "lena.BMP";
CvRNG rng = cvRNG(-1);
// 定义一个随机化生成器并初始化为-1,配合下面cvRandInt(&rng)生成随机数,如今知道为何会变颜色了吧

if((img0 = cvLoadImage(filename,1)) == 0)
return 0;

cvNamedWindow("image", 1);
cvNamedWindow("watershed transform", 1);

img = cvCloneImage(img0);
// 用于显示的原图像
img_gray = cvCloneImage(img0);
// 用于和分割出的颜色块进行混合
wshed = cvCreateImage(cvGetSize(img), 8, 3);
// 用于存储分割出的颜色块和最后的效果图
marker_mask = cvCreateImage(cvGetSize(img), 8, 1);
// 用于记录用户标记区域的画布,并在此基础上制做用于分水岭算法使用的markers
markers = cvCreateImage(cvGetSize(img), IPL_DEPTH_32S, 1);
cvCvtColor(img, marker_mask, CV_BGR2GRAY);
cvCvtColor(marker_mask, img_gray, CV_GRAY2BGR);

cvZero(marker_mask);
cvZero( wshed );
cvShowImage( "image", img );
cvShowImage( "watershed transform", wshed );

cvSetMouseCallback("image", on_mouse, 0);
// 从这儿开始实现鼠标标记功能,具体可查ICVL

for(;;)
{
char c = cvWaitKey();

if( c == 27 )
break;

if( c == 'r' )
{
cvZero(marker_mask);
cvCopy(img0, img);
cvShowImage("image", img);
}

if(c == 'w')
{
CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(0);
CvSeq* contours = 0;

int comp_count = 1;
// 粗看觉得这是记录轮廓数目呢,其实否则,他将把每一个轮廓设为同一像素值
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) );
}
// 上面这些最后获得markers 将会是一些数值块，每一个轮廓区域内都有同一像素值
// 到此时Watershed 终于获得了它如饥似渴的 markers 这个markers 中记录了刚刚
// 用户用鼠标勾勒的感兴趣区域

CvMat* color_tab;
color_tab = cvCreateMat(1, comp_count, CV_8UC3);
// 构造一个一维8bit无符号3通道元素类型的矩阵,用来记录一些随机的颜色
for(int i = 0; i < comp_count; i++)
{
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);
}

{// 千呼万唤始出来的cvWatershed
double t = (double)cvGetTickCount();
cvWatershed(img0, markers);
t = (double)cvGetTickCount() - t;
printf( "exec time = %gms\n", t/(cvGetTickFrequency()*1000.) );
// 上面的t用来计算此算法运行时间

/************************************************************************/
/* markers中包含了一些用户感兴趣的区域,每一个区域用一、二、3。。一些像素值标注,通过
此算法后,markers会变成什么样呢？要知道markers中标注的只是用户用鼠标轻描淡写的
一些区域，把这些区域想像成一些湖泊，若是只有一个区域，则表明整幅图将会被这一个
湖泊淹没，上面color_tab 正是用来记录每一个湖泊的颜色。若是用户标注了两个区域，则
湖泊会沿着这两个区域蔓延，直到把图片分红两个湖泊，这两个湖泊不是无规律的，而是
尽量把图像的轮廓分隔开。如标注多个区域，则将造成多种颜色的湖泊，此算法会把把
每一个湖泊的分水岭赋为 -1，即用来分隔这些湖泊，下面图片展现了这些湖泊把整幅图都分
隔开了 */
/************************************************************************/
}

// paint the watershed image
for(int i = 0; i < markers->height; i++)
for(int j = 0; j < markers->width; j++)
{
int idx = CV_IMAGE_ELEM( markers, int, i, j );
// idx获得了markers 在(i, j)坐标的的像素值,这个值对应color_tab中的一种颜色
// 由于markers 中的像素值就是用1-comp_count 的像素值标注的
uchar* dst = &CV_IMAGE_ELEM( wshed, uchar, i, j*3 );
// dst获得了wshed图像 (i, j)像素数据的首地址,由于乘3是由于3通道

if( idx == -1 )
// 在wshed图像中将markers 中获得的分水岭标记为白色,原先-1将显示黑色
dst[0] = dst[1] = dst[2] = (uchar)255;
else if( idx <= 0 || idx > comp_count )
dst[0] = dst[1] = dst[2] = (uchar)0; // should not get here
else
{
uchar* ptr = color_tab->data.ptr + (idx-1)*3;
// 指向idx 所对应的颜色通道，这些颜色是上面随机生成的
dst[0] = ptr[0]; dst[1] = ptr[1]; dst[2] = ptr[2];
// 把对应的像素值赋给wshed 图像
}
}

cvAddWeighted( wshed, 0.5, img_gray, 0.5, 0, wshed );
// 能够注释掉看下效果
cvShowImage( "watershed transform", wshed );
cvReleaseMemStorage( &storage );
cvReleaseMat( &color_tab );
}
}

return 1;}