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1.1 对阴影的处理

基于阈值的分割，是在以某个阈值t，对图像进行分割。分割时由于拍摄时图像阴影处导致分割不理想，结果虽然达到理想预期。但是二值化后的结果以阴影部分外围与图像融合，导致再用findcontours函数在寻找外围边框时，边框发现是二值化阴影部分与图像融合后的二值图。为此为了得到相对准确的图像边缘需要专门对阴影做处理，处理完后以分水岭算法对图像进行分割。
此次分割还是以上次分割中不完美的榛子图像为主，虽然还不完美。。。。。。。。主要还是针对阴影做处理，处理后分割出榛子完整的轮廓。
目标检测- findcontours drawcontours 的学习
针对此次分割我们要对以阴影部分做处理，首先对阴影的部分可以用addweighted来对图像像素做加权处理，dst=src1*alpha stc2*bete gamma,通过gamma静态权重，来调节亮度，以alpha中以做想法的权重来调节对比度(alpha>1,增强对比度)。

alpha=1.7 gamma=40 dst=cv2.addweighted(img,alpha,img_copy,1-alpha,gamma)

目标检测-cv2.addweighted

增强后的图像符合以人的视角，但在机器视觉中整体靠右部分榛子阴影整体增强，首先通过阈值的分割方法对图像进行分割，得到图像还是整体与阴影部分得到了结合。

1.2 分水岭分割

几个注意点说明一下：
距离变换确定前景，膨胀确定背景
distancetransform中数据类型要转换
connectedcomponents背景标注为0，watershed背景标注是从1开始

1.3 分割绘制边缘

增强后做相应的阈值处理
为了方便做对比，在阈值的选取cv2.thresh_binary_inv（左） cv2.thresh_binary cv2.thresh_otsu(右)

右半部分阴影处还是对检测效果有严重的影响，处理结果不理想，但在其他测试时对边缘的分割明显，对注水点的干扰过于严重，整体右半部分。其分水岭分割前景和背景的选择很关键，重点还是阴影的干扰过于强烈。

在无阴影的干扰下对，阈值分割跟分水岭分割对比

_,thresh_img= cv2.threshold(img_median, 110, 255, cv2.thresh_otsu) watershed( inputarray image, inputoutputarray markers )

相同的二值化操作，阈值分割跟分水岭分割的对比，前期分水岭分割前期准备较多，距离变换，前景和背景确认，未知区域标记，注水点的获取。

总结

以上是凯发k8官方网为你收集整理的目标检测-分水岭分割与阈值分割对比的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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