从边缘开始，一点一点吞噬一切——图像分割的终极奥义

2024-01-07 21:16:00

好的，这是我使用参考资料后针对“Android OpenCV（四十二）：图像分割（分水岭法）”撰写的一篇文章：

分水岭法：图像分割的终极奥义

图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法、基于聚类的分割方法以及基于深度学习的分割方法。

分水岭算法是基于区域的图像分割方法之一。它将图像看作一个地形图，其中每个像素点的高度对应于该像素点的灰度值。分水岭算法通过构建一个模拟水流的网络，将图像中的像素点划分为不同的区域。水流从图像的最高点开始流下，并逐渐汇聚到图像中的最低点。当水流遇到障碍物时，就会分流到不同的方向。这些障碍物就是图像中的边缘。最终，水流会将图像分割成不同的区域。

如何使用Android OpenCV实现图像分割

要使用Android OpenCV实现图像分割，您需要按照以下步骤操作：

导入OpenCV库。
加载图像。
将图像转换为灰度图像。
计算图像的梯度。
使用分水岭算法分割图像。
显示分割后的图像。

下面是使用Android OpenCV实现图像分割的代码示例：

import org.opencv.android.BaseLoaderCallback;
import org.opencv.android.CameraBridgeViewBase.CvCameraViewFrame;
import org.opencv.android.LoaderCallbackInterface;
import org.opencv.android.OpenCVLoader;
import org.opencv.android.Utils;
import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;

import android.app.Activity;
import android.os.Bundle;
import android.util.Log;
import android.view.SurfaceView;
import android.view.WindowManager;

public class ImageSegmentationActivity extends Activity {

    private static final String TAG = "ImageSegmentationActivity";

    private CameraBridgeViewBase cameraView;
    private Mat rgbaMat;

    private BaseLoaderCallback mLoaderCallback = new BaseLoaderCallback(this) {
        @Override
        public void onManagerConnected(int status) {
            switch (status) {
                case LoaderCallbackInterface.SUCCESS: {
                    Log.i(TAG, "OpenCV loaded successfully");
                    cameraView.enableView();
                } break;
                default: {
                    super.onManagerConnected(status);
                } break;
            }
        }
    };

    @Override
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        getWindow().addFlags(WindowManager.LayoutParams.FLAG_KEEP_SCREEN_ON);

        setContentView(R.layout.activity_image_segmentation);

        cameraView = (CameraBridgeViewBase) findViewById(R.id.camera_view);
        cameraView.setCvCameraViewListener(this);

        if (!OpenCVLoader.initAsync(OpenCVLoader.OPENCV_VERSION_3_2_0, this, mLoaderCallback)) {
            Log.e(TAG, "Error initializing OpenCV");
        }
    }

    @Override
    public void onCameraFrame(CvCameraViewFrame inputFrame) {
        rgbaMat = inputFrame.rgba();

        // Convert the image to grayscale.
        Mat grayMat = new Mat();
        Imgproc.cvtColor(rgbaMat, grayMat, Imgproc.COLOR_RGBA2GRAY);

        // Calculate the image gradient.
        Mat gradMat = new Mat();
        Imgproc.Sobel(grayMat, gradMat, CvType.CV_16S, 1, 1);

        // Apply the watershed algorithm to segment the image.
        Mat markers = new Mat();
        Imgproc.watershed(rgbaMat, markers);

        // Display the segmented image.
        Mat segmentedMat = new Mat();
        rgbaMat.copyTo(segmentedMat, markers);
        Utils.matToBitmap(segmentedMat, rgbaMat);
        cameraView.showImage(rgbaMat);
    }

    @Override
    public void onPause() {
        super.onPause();
        if (cameraView != null) {
            cameraView.disableView();
        }
    }

    @Override
    public void onResume() {
        super.onResume();
        if (!OpenCVLoader.initAsync(OpenCVLoader.OPENCV_VERSION_3_2_0, this, mLoaderCallback)) {
            Log.e(TAG, "Error initializing OpenCV");
        }
    }

    @Override
    public void onDestroy() {
        super.onDestroy();
        if (cameraView != null) {
            cameraView.disableView();
        }
    }
}