图像分割相关算法

前言

图像分割(Image Segmentation)指的是将数字图像细分为多个图像子区域的过程，在OpenCv中实现 了三种跟图像分割相关的算法，它们分别是：分水岭分割算法、金字塔分割算法 以及均值漂移分割算法。它们的使用过程都很简单，下面的文章权且用于记录， 并使该系列保持完整吧。

分水岭分割算法

分水岭分割算法需要您或者先前算法提供标记，该标记用于指定哪些大致区 域是目标，哪些大致区域是背景等等；分水岭分割算法的分割效果严重依赖于提 供的标记。OpenCv中的函数cvWatershed实现了该算法，函数定义如下：

void　cvWatershed(const　CvArr　*　image,　CvArr　*　markers)

其中：image为8为三通道的彩色图像；

markers是单通道整型图像，它用不同的正整数来标记不同的区域，下面的代 码演示了如果响应鼠标事件，并生成标记图像。

生成标记图像

//当鼠标按下并在源图像上移动时，在源图像上绘制分割线条
　　　　 private　void　pbSource_MouseMove(object　sender,　 MouseEventArgs　e)
　　　　 {
　　　　　　 //如果按下了左键
　　　　　　 if　(e.Button　==　MouseButtons.Left)
　　　　　　 {
　　　　　　　　 if　(previousMouseLocation.X　>=　0　&& 　previousMouseLocation.Y　>=　0)
　　　　　　　　 {
　　　　　　　　　　 Point　p1　=　new　Point((int) (previousMouseLocation.X　*　xScale),　(int)(previousMouseLocation.Y　 *　yScale));
　　　　　　　　　　 Point　p2　=　new　Point((int)(e.Location.X　* 　xScale),　(int)(e.Location.Y　*　yScale));
　　　　　　　　　　 LineSegment2D　ls　=　new　LineSegment2D(p1,　 p2);
　　　　　　　　　　 int　thickness　=　(int)(LineWidth　*　 xScale);
　　　　　　　　　　 imageSourceClone.Draw(ls,　new　Bgr(255d,　 255d,　255d),　thickness);
　　　　　　　　　　 pbSource.Image　=　imageSourceClone.Bitmap;
　　　　　　　　　　 imageMarkers.Draw(ls,　new　Gray(drawCount),　 thickness);
　　　　　　　　 }
　　　　　　　　 previousMouseLocation　=　e.Location;
　　　　　　 }
　　　　 }
　　　　 //当松开鼠标左键时，将绘图的前一位置设置为（-1，-1）
　　　　 private　void　pbSource_MouseUp(object　sender,　 MouseEventArgs　e)
　　　　 {
　　　　　　 previousMouseLocation　=　new　Point(-1,　-1);
　　　　　　 drawCount++;
　　　　 }