使用OpenCV和C++实现的分水岭算法(Watershed)

分水岭算法(watershed)是一种比较基本的数学形态学分割算法，其基本思想是将灰度图像转换为梯度图像，将梯度值看作高低起伏的山岭，将局部极小值及其邻域看作一个“集水盆”。设想一个个“集水盆”中存在积水，且水位不断升高，淹没梯度较低的地方，当水漫过程停止后，图像就可以被分割成几块连通区域。
分水岭算法有不同的实现方法。本文要实现的是通过人为标注一些种子点，将这些种子点看作集水盆的底部，利用区域增长的方法，完成图像的分割。试图实现OpenCV中cv::watershed函数的功能，经过测试，与OpenCV相比分割结果相似，但性能差很多。（前者32ms左右，后者8ms左右，原因可能是循环中使用了cv::mat来访问图像中的元素，改用指针速度可能会提高很多）。

OpenCV函数的运行结果：（OpenCV函数对分割边缘也做了处理，我写的那个程序没有）



程序运行结果：



参考：

http://wenku.baidu.com/view/d1fde240336c1eb91a375d95.html

/article/7805577.html

#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/objdetect/objdetect.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<vector>
#include<iostream>
#include<queue>
#include<fstream>
cv::Mat marker_mask;
cv::Mat g_markers;
cv::Mat img0, img, img_gray,wshed;
cv::Point_<int> prev_pt(-1,-1);
using std::vector;
using std::queue;
static void my_watershed(cv::Mat img,cv::Mat& markers,int comp_count);
static void mouse_event(int event,int x, int y,int flags, void*)
{
if(img.rows==0)
return;
if(event==CV_EVENT_LBUTTONUP||!(flags&CV_EVENT_FLAG_LBUTTON))
prev_pt=cv::Point_<int>(-1,-1);
else if(event==CV_EVENT_LBUTTONDOWN)
prev_pt=cv::Point2i(x,y);
else if(event==CV_EVENT_MOUSEMOVE&&(flags&CV_EVENT_FLAG_LBUTTON))
{
cv::Point2i pt(x,y);
if(prev_pt.x<0)
prev_pt=pt;
cv::line(marker_mask,prev_pt,pt,cv::Scalar(255,255,255),1,8,0);
cv::line(img,prev_pt,pt,cv::Scalar(255,255,255),1,8,0);
prev_pt=pt;
cv::imshow("image",img);
}
}
int main()
{
img0=cv::imread("Lenna.png",1);
img=img0.clone();
CvRNG rng = cvRNG(-1);
img_gray=img0.clone();
wshed=img0.clone();
marker_mask=cv::Mat(cv::Size(img0.cols,img0.rows),8,1);
g_markers=cv::Mat(cv::Size(img0.cols,img0.rows),CV_32S,1);
cv::cvtColor(img,marker_mask,CV_BGR2GRAY);
cv::cvtColor(marker_mask,img_gray,CV_GRAY2BGR);
for(int i=0;i<marker_mask.rows;i++)
for(int j=0;j<marker_mask.cols;j++)
marker_mask.at<unsigned char>(i,j)=0;
for(int i=0;i<g_markers.rows;i++)
for(int j=0;j<g_markers.cols;j++)
g_markers.at<int>(i,j)=0;
cv::imshow("image",img);
cv::imshow("watershed transform",wshed);
cv::setMouseCallback("image",mouse_event,0);
for(;;)
{
int c=cv::waitKey(0);
if((char)c==27)
break;
if((char)c=='r')
{
for(int i=0;i<marker_mask.rows;i++)
for(int j=0;j<marker_mask.cols;j++)
marker_mask.at<unsigned char>(i,j)=0;
img0.copyTo(img);
cv::imshow("image",img);
}
if((char)c=='w'||(char)c==' ')
{
vector<vector<cv::Point>> contours;
CvMat* color_tab=0;
int comp_count=0;
cv::findContours(marker_mask,contours,CV_RETR_CCOMP,CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE,cv::Point(0,0));
for(int i=0;i<g_markers.rows;i++)
for(int j=0;j<g_markers.cols;j++)
g_markers.at<int>(i,j)=0;
vector<vector<cv::Point> >::iterator iter=contours.begin();
for(int i=0;i<(int)contours.size();i++)
{
cv::drawContours(g_markers,contours,i,cv::Scalar::all(comp_count+1),
1,8,vector<cv::Vec4i>());
comp_count++;
}

if(comp_count==0)
continue;
color_tab=cvCreateMat(1,comp_count,CV_8UC3);
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);
}
cv::Mat temp=g_markers.clone();

double t=(double)cvGetTickCount();
//my_watershed(img0,g_markers,comp_count);
cv::watershed(img0,g_markers);
t=(double)cvGetTickCount()-t;
std::cout<<"exec time= "<<t/(cvGetTickFrequency()*1000.)<<std::endl;
for(int i=0;i<g_markers.rows;i++)
for(int j=0;j<g_markers.cols;j++)
{
int idx=g_markers.at<int>(i,j);
uchar* dst=&wshed.at<uchar>(i,j*3);
if(idx==-1)
dst[0]=dst[1]=dst[2]=(uchar)255;
else if(idx<=0||idx>comp_count)
dst[0]=dst[1]=dst[2]=(uchar)8;
else{
uchar* ptr=color_tab->data.ptr+(idx-1)*3;
dst[0]=ptr[0];dst[1]=ptr[1];dst[2]=ptr[2];
}
}
cv::addWeighted(wshed,0.5,img_gray,0.5,0,wshed);
cv::imshow("watershed transform",wshed);
cvReleaseMat(&color_tab);
}
}
return 0;
}
static void my_watershed(cv::Mat img0,cv::Mat& markers,int comp_count)
{
cv::Mat gray=cv::Mat(cv::Size(img0.rows,img0.cols),8,1);
cv::cvtColor(img0,gray,CV_BGR2GRAY);
cv::Mat imge=cv::Mat(cv::Size(img0.rows,img0.cols),8,1);
cv::Sobel(gray,imge,CV_8U,1,1);
vector<queue<cv::Point2i>*>Labeleddata;//图像中各连通区域的点
queue<cv::Point2i>* pque;//某连通区域已包含的点
queue<cv::Point2i> quetem; //用于提取某连通区域中输入种子点中的初始种子点
vector<int*> SeedCounts;
int* Array;
cv:: Point2i temp;
int row=imge.rows,col=imge.cols;
cv::Mat marker_saved=markers.clone();
bool up,down,right,left,uplef,uprig,downlef,downrig;
int m,n;
for(int i=0;i<comp_count;i++)
{
Array=new int[256];
SeedCounts.push_back(Array);//统计某waterlevel的各个连通区域中种子点的个数
pque=new queue<cv::Point2i>[256];
Labeleddata.push_back(pque);//存储该连通区域中种子生长所得的点
}
for(int i=0;i<row;i++)
for(int j=0;j<col;j++)
{
if(markers.at<int>(i,j)>0)
{
temp.x=i;
temp.y=j;
quetem.push(temp);
int num=markers.at<int>(i,j);
markers.at<int>(i,j)=-1;//该点已处理,其他种子点生长时将绕过该点
while(!quetem.empty())
{
up=down=right=left=uplef=uprig=downlef=downrig=false;
temp=quetem.front(); //提取出一个点，在该点的八连通区域内寻找可生长点
m=temp.x;
n=temp.y;
quetem.pop();

if(m-1>=0)//若上方可生长则添加为新种子
{
if(markers.at<int>(m-1,n)==num)
{
temp.x=m-1;
temp.y=n;
quetem.push(temp);
markers.at<int>(m-1,n)=-1;
}
else{
up=true;
}
}
if(m-1>=0&&n-1>=0)
{
if(markers.at<int>(m-1,n-1)==num)
{
temp.x=m-1;
temp.y=n-1;
quetem.push(temp);
markers.at<int>(m-1,n-1)=-1;
}
else{
uplef=true;
}
}
if(m+1<=row-1)
{
if(markers.at<int>(m+1,n)==num)
{
temp.x=m+1;
temp.y=n;
quetem.push(temp);
markers.at<int>(m+1,n)=-1;
}
else{
down=true;
}
}
if(m+1<=row-1&&n+1<=col-1)
{
if(markers.at<int>(m+1,n+1)==num)
{
temp.x=m+1;
temp.y=n+1;
quetem.push(temp);
markers.at<int>(m+1,n+1)=-1;
}
else{
downrig=true;
}
}
if(n+1<=col-1)
{
if(markers.at<int>(m,n+1)==num)
{
temp.x=m;
temp.y=n+1;
quetem.push(temp);
markers.at<int>(m,n+1)=-1;
}
else{
right=true;
}
}
if(m-1>=0&&n+1<=col-1)
{
if(markers.at<int>(m-1,n+1)==num)
{
temp.x=m-1;
temp.y=n+1;
quetem.push(temp);
markers.at<int>(m-1,n+1)=-1;
}
else{
uprig=true;
}
}
if(n-1>=0)
{
if(markers.at<int>(m,n-1)==num)
{
temp.x=m;
temp.y=n-1;
quetem.push(temp);
markers.at<int>(m,n-1)=-1;
}
else{
left=true;
}
}
if(m+1<=row-1&&n-1>=0)
{
if(markers.at<int>(m+1,n-1)==num)
{
temp.x=m+1;
temp.y=n-1;
quetem.push(temp);
markers.at<int>(m+1,n-1)=-1;
}
else{
downlef=true;
}
}
//八连通区域中有未标记点，则该点属于初始种子点
if(up||down||right||left||uplef||downlef||uprig||downrig)
{
temp.x=m;
temp.y=n;
Labeleddata[comp_count-1][imge.at<uchar>(m,n)].push(temp);
SeedCounts[comp_count-1][imge.at<uchar>(m,n)]++;
}
}
}
}
bool active;
int waterlevel;
for(waterlevel=0;waterlevel<180;waterlevel++)
{
active=true;
while(active) //当1-count_com个连通区域都无可生长点时结束循环
{
active=false;
for(int i=0;i<comp_count;i++)//将区域i中将waterlevel梯度以下的点用于区域增长
{
if(!Labeleddata[i][waterlevel].empty())//区域增长，经过多次迭代，直至该区域，该waterlevel无可生长点。
{
active=true;
while(SeedCounts[i][waterlevel]>0) //SeedCount中保留了前一轮生长后各区域，各waterlevel的种子点个数，本轮生长结束后，将根据Labeleddata中的元素个数更新
{
SeedCounts[i][waterlevel]--;
temp=Labeleddata[i][waterlevel].front();
Labeleddata[i][waterlevel].pop();
m=temp.x;
n=temp.y;
int num=marker_saved.at<int>(m,n);
if(m-1>=0)
{
if(!marker_saved.at<int>(m-1,n))//上方点未处理过
{
temp.x=m-1;
temp.y=n;
marker_saved.at<int>(m-1,n)=num;
if(imge.at<uchar>(m-1,n)<=waterlevel)
Labeleddata[i][waterlevel].push(temp);
else{
Labeleddata[i][imge.at<uchar>(m-1,n)].push(temp); //本次生长不处理，可能在waterlevel变化到某值时再用于生长
SeedCounts[i][imge.at<uchar>(m-1,n)]++;
}
}
}
if(m+1<=row-1)
{
if(!marker_saved.at<int>(m+1,n))
{
temp.x=m+1;
temp.y=n;
marker_saved.at<int>(m+1,n)=num;
if(imge.at<uchar>(m+1,n)<=waterlevel)
Labeleddata[i][waterlevel].push(temp);
else{
Labeleddata[i][imge.at<uchar>(m+1,n)].push(temp);
SeedCounts[i][imge.at<uchar>(m+1,n)]++;
}
}
}
if(n+1<=col-1)
{
if(!marker_saved.at<int>(m,n+1))
{
temp.x=m;
temp.y=n+1;
marker_saved.at<int>(m,n+1)=num;
if(imge.at<uchar>(m,n+1)<=waterlevel)
Labeleddata[i][waterlevel].push(temp);
else{
Labeleddata[i][imge.at<uchar>(m,n+1)].push(temp);
SeedCounts[i][imge.at<uchar>(m,n+1)]++;
}
}
}
if(n-1>=0)
{
if(!marker_saved.at<int>(m,n-1))
{
temp.x=m;
temp.y=n-1;
marker_saved.at<int>(m,n-1)=num;
if(imge.at<uchar>(m,n-1)<=waterlevel)
Labeleddata[i][waterlevel].push(temp);
else
{
Labeleddata[i][imge.at<uchar>(m,n-1)].push(temp);
SeedCounts[i][imge.at<uchar>(m,n-1)]++;
}
}
}
}
SeedCounts[i][waterlevel]=Labeleddata[i][waterlevel].size();
}

}
}
}
markers=marker_saved.clone();
}