分水嶺影像分割Marker-based Image Segmentation Algorithm Using OpenCV2.4.7 with Visual Studio 2010－天天向上

分水嶺方法是基於拓撲理論的一種分割方法, 簡單講是將圖像每一點像素視為海拔高度(elevation), 每一個局部極小值及其鄰近區域為集水盆地(catchment basin), 當水面逐漸上升時, 下圖中的兩個集水盆地會變成同一個新的大集水盆地, 如果在兩個集水盆地匯合處建構一個水壩, 即得到所謂分水嶺(watershed)

1-D Watershed示意圖[1]

3-D Watershed示意圖[2]

Minimum(最小值)[3]:這裡最小值定義為connected component analysis中像素值較鄰近像素值低的聯通區塊
Markers(物件標籤)[4]: 如同connected component analysis 的作法, 會將相連通區域的像素標記相同的號碼, 而每一塊標籤可以表示為前景物件或背景物件
Gradient image(梯度影像): 輸入和原始影像一樣大小的梯度影像, 資料型態為灰階(8-bit, 0~255)。爲得到圖像的邊緣資訊，通常會進行下列運算，g(x,y)= grad( f(x,y) )，其中f(x,y)表示原始圖像，grad{.}表示梯度運算。
Marker image(標籤影像): 使用者可以在一張灰階影像中任意繪製一段曲線, 用來標記(marker)這是某一個前景物或背景物內的一條曲線,一般會設定該曲線所在位置的值為一個負數常數
載入一張測試圖sample.jpg

在兩個想要切割的物件(object 1 和 object 2)內分別用滑鼠拖曳出兩條曲線當marker

圖為原始彩色影像+兩條markers

下圖為兩個物件的markers

下面一張動畫也可以幫助理解分水嶺分割的精神[5], 紅色區域為三個物件的markers(第1張圖),圖2為flooding迭代過程迭代完成後可以找到watershed(第3張圖)

=======================================================================

以下參考C:\OpenCV-2.4.7\opencv\sources\samples\cpp\watershed.cpp及部分修改, 附上註解筆記

操作說明help()

// Win32ConsoleVS2010OpenCV247.cpp : 定義主控台應用程式的進入點。

//

#include "stdafx.h"

#include <opencv2/core/core.hpp>

#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"

#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>

#include <cstdio>

#include <iostream>

//#define DEBUG

using namespace cv;

using namespace std;

  

static void help()

{

    cout << "\nThis program demonstrates the famous watershed segmentation algorithm in OpenCV: watershed()\n"

        "Usage:\n"

        "./watershed [image_name -- default is fruits.jpg]\n" << endl;

  

  

    cout << "Hot keys: \n"

        "\tESC - quit the program\n"

        "\tr - restore the original image\n"

        "\tw or SPACE - run watershed segmentation algorithm\n"

        "\t\t(before running it, *roughly* mark the areas to segment on the image)\n"

        "\t  (before that, roughly outline several markers on the image)\n";

}

Mat markerMask, img;                                              

Point prevPt(-1, -1);

滑鼠事件偵測onMouse()

static void onMouse( int event, int x, int y, int flags, void* )

{

    if( x < 0 || x >= img.cols || y < 0 || y >= img.rows )                 // 若x<0或x>=影寬或y<0或y>=影高, 離開

        return;

    if( event == CV_EVENT_LBUTTONUP || !(flags & CV_EVENT_FLAG_LBUTTON) )  // 左鍵up 或 非左鍵, prevPt重置(-1,-1)

        prevPt = Point(-1,-1);

    else if( event == CV_EVENT_LBUTTONDOWN )                               // 按下左鍵(down), 取得目前滑鼠座標(x,y)

        prevPt = Point(x,y);

    else if( event == CV_EVENT_MOUSEMOVE && (flags & CV_EVENT_FLAG_LBUTTON) ) // 按下左鍵同時滑鼠移動

    {

        Point pt(x, y);

        if( prevPt.x < 0 )                                                  // 若prevPt.x座標<0, 則更新prevPt成目前座標

            prevPt = pt;

        line( markerMask, prevPt, pt, Scalar::all(255), 5, 8, 0 );          // 在markerMask上畫線(從prevPt到pt)  

        line( img, prevPt, pt, Scalar::all(255), 5, 8, 0 );                 // 在img上畫線(從prevPt到pt)

        prevPt = pt;

  

        imshow("markerMask", markerMask);                                   // 顯示markerMask影像

        imshow("image", img);                                               // 顯示img影像

    }

}

主程式main()

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])

{

    char* filename = "sample.jpg";                     

    Mat img0 = imread(filename, 1), imgGray;

  

    if( img0.empty() )

    {

        cout << "無法開啟影像 " << filename << "\n";

        return 0;

    }

    help();                                       // 操作說明

    namedWindow( "image", 1 );

  

    img0.copyTo(img);                             // 複製一份給img, img0為原始圖(不更動)

    cvtColor(img, markerMask, CV_BGR2GRAY);       // img彩色轉灰階markerMask

#ifdef DEBUG

    imshow("markerMask",markerMask);

#endif

    cvtColor(markerMask, imgGray, CV_GRAY2BGR);   // 灰階轉彩色      

#ifdef DEBUG    

    imshow("Gray2BGR",imgGray);

#endif

    markerMask = Scalar::all(0);

    imshow( "image", img );

    setMouseCallback( "image", onMouse, 0 );      // 設定callback function :onMouse( int event, int x, int y, int flags, void* )

                                                  //                                     事件種類,  x,y 座標, flags種類, void*

    for(;;)

    {

        int c = waitKey(0);

  

        if( (char)c == 27 )                        // Escape鍵

            break;

  

        if( (char)c == 'r' )

        {

            markerMask = Scalar::all(0);           // 初始化為零值

            img0.copyTo(img);

            imshow( "image", img );

        }

  

        if( (char)c == 'w' || (char)c == ' ' )     // 按下w鍵或空白鍵

        {

            int i, j, compCount = 0;

            vector<vector<Point> > contours;

            vector<Vec4i> hierarchy;

            // 對mmarkerMask進行輪廓搜尋

            findContours(markerMask, contours, hierarchy, CV_RETR_CCOMP, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);

  

            if( contours.empty() )                 

                continue;

            Mat markers(markerMask.size(), CV_32S);   //初始化markers( 32 bit single ) 

            markers = Scalar::all(0);

            int idx = 0;

            for( ; idx >= 0; idx = hierarchy[idx][0], compCount++ )

                drawContours(markers, contours, idx, Scalar::all(compCount+1), -1, 8, hierarchy, INT_MAX);

  

            

            if( compCount == 0 )

                continue;

  

            vector<Vec3b> colorTab;                   // compCount x 3 隨機色彩表

            for( i = 0; i < compCount; i++ )

            {

                int b = theRNG().uniform(0, 255);

                int g = theRNG().uniform(0, 255);

                int r = theRNG().uniform(0, 255);

  

                colorTab.push_back( Vec3b((uchar)b, (uchar)g, (uchar)r) );// Vec3b(b, g, r)

            }

  

            double t = (double)getTickCount();                // tic

            watershed( img0, markers );                       // 參數1:原始彩色影像, 參數2: markers(黑白影像), 白色為marker

            t = (double)getTickCount() - t;                   // toc  

            printf( "execution time = %gms\n", t*1000./getTickFrequency() );  // 顯示花費時間

  

            Mat wshed(markers.size(), CV_8UC3);               // wshed(彩色影像)

  

            // paint the watershed image

            for( i = 0; i < markers.rows; i++ )

                for( j = 0; j < markers.cols; j++ )

                {

                    int index = markers.at<int>(i,j);

                    if( index == -1 )                                // (1) index == -1

                        wshed.at<Vec3b>(i,j) = Vec3b(255,255,255);

                    else if( index <= 0 || index > compCount )       // (2) 超過標記範圍塗黑 index <=0 或 index > compCount

                        wshed.at<Vec3b>(i,j) = Vec3b(0,0,0);

                    else

                        wshed.at<Vec3b>(i,j) = colorTab[index - 1];  // (3) 根據隨機色彩表 第 (index-1) 筆

                }

  

                wshed = wshed*0.5 + imgGray*0.5;                     // 原始彩色影像(imgGray) + marker隨機塗色

                imshow( "watershed transform", wshed );

        }

    }

  

    return 0;

}

根據marker進行隨機塗色,下圖為隨機色彩表

===========================================================================================================

debug環境設定檔案

http://www.mediafire.com/download/l2kf42zva55u23q/VS2010OpenCV249X86Debug.props

release環境設定檔案

http://www.mediafire.com/download/3y9uer5ni6e0a0t/VS2010OpenCV249X86Release.props

[1]鄭育昕, ”分水嶺法的重疊腕骨分割以擷取骨齡特徵”, 國立中央學生物醫學工程研究所碩士論文

[2]Hai Gaoa, Weisi Linb,, Ping Xuea, Wan-Chi Siu, Marker-based image segmentation relying on disjoint set union, Signal Processing: Image Communication 21 (2006) 100–112

[3]Vincent, L. Watersheds in Digital Spaces: An Efficient Algorithm Based on Immersion Simulations, IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE, VOL. 13, NO. 6, JUNE 1991

[4]J. Serra, L. Vincent, An overview of morphological filtering, Circuits Systems Signal Process. 11 (1) (1992) 47–108

[5]http://cmm.ensmp.fr/~beucher/wtshed.html

me1237guy

天天向上

me1237guy 發表在痞客邦留言(0) 人氣()

天天向上

分水嶺影像分割Marker-based Image Segmentation Algorithm Using OpenCV2.4.7 with Visual Studio 2010

歷史上的今天

留言列表

站方公告

活動快報

別猜了...

我的好友

熱門文章

文章分類

最新文章

最新留言

動態訂閱

文章精選

文章搜尋

新聞交換(RSS)

誰來我家

參觀人氣

QR Code

POWERED BY