现实中我们见到过有山有湖的景象，那么一定是水绕山、山围水的情形。当然可在需要的时候人工构筑分水岭，以防集水盆之间的互相穿透。而区分高山与水的界线以及湖与湖之间的间隔，就是分水岭。    分水岭分割法是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法，其基本思

#导包：cv2视觉、numpy数组importcv2importnumpyasnp#加载图片img=cv2.imread('mourse.jpg')cv2.imshow('ori',img)#转换图片为黑白色gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#将图片阈值分割ret,thresh=cv2.threshold(gray,0,255,cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)

分水岭算法是一种经典的图像分割技术，广泛应用于图像处理领域。它的名称源自地理学中的“分水岭”概念，即在地形中，水从高处流向低处，最终汇聚成河流的过程。在图像分割中，分水岭算法将灰度图像视为地形，将像素值看作海拔高度。该算法模拟水从各个局部最小值（即山谷）向外扩展，最终在山峰

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defwatershed_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,0,2

图像处理之基于标记的分水岭算法（C++）文章目录图像处理之基于标记的分水岭算法（C++）前言一、基于标记点的分水岭算法应用1.实现步骤：2.代码实现总结前言传统分水岭算法存在过分割的不足，OpenCV提供了一种改进的分水岭算法，使用一系列预定义标记来引导图像分割的定义方式

✅作者简介：热爱科研的算法开发者，Python、Matlab项目可交流、沟通、学习。

 importcv2importnumpyasnp#加载图像img=cv2.imread('image.jpg',0)#对图像进行分水岭算法的梯度变换gx=cv2.Sobel(img,cv2.CV_32F,1,0,ksize=3)gy=cv2.Sobel(img,cv2.CV_32F,0,1,ksize=3)mag,angle=cv2.cartToPolar(gx,g

原文：https://blog.csdn.net/Evonnehyf/article/details/104066799分水岭算法主要思想图像的灰度空间很像地球表面的整个地理结构，每个像素的灰度值代表高度。分水岭就是灰度值较大的像素连成的线。二值化阈值可以理解为水平面，比灰度二值化阈值小的像素区域会被淹没。随着水位线的

文章目录​​什么是图像分割​​​​分水岭算法​​​​1、实现分水岭算法：watershed()函数​​​​2、处理流程（视频）​​​​3、示例程序（书中）​​什么是图像分割将图像中像素

✅作者简介：热爱科研的算法开发者，Python、Matlab项目可交流、沟通、学习。

区域检测算法-MSERs：最大稳定极值区域 参考书籍——《图像局部不变性特征与描述》王永明、王贵锦著 MSER最大极值稳定区域的提取步骤：1.像素点排序 2.极值区域生成  3