OpenCV中的距离变换和分水岭算法在图像分割中的应用

OpenCV中的距离变换和分水岭算法在图像分割中的应用

近年来，图像分割在计算机视觉领域中扮演着重要的角色。它是将一幅图像分成若干个相互独立的区域的过程，每个区域内部具有相同或相似的颜色、纹理、强度等特征。而OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它提供了丰富的图像处理与分析工具，其中的距离变换和分水岭算法可以被应用于图像分割中。

一、距离变换

距离变换是一种基于灰度值的图像分割技术，它通常用于检测物体的轮廓、提取物体的形态信息以及定位物体的中心位置等。距离变换能够将每个像素点与其离该点最近的目标像素之间的欧几里得距离作为该像素点的新像素值，因此，像素离目标越近，新像素值就越小。OpenCV中提供了多种距离变换的方法，其中包括了欧氏距离变换（cv2.distanceTransform）和曼哈顿距离变换（cv2.distanceTransform）等。

以欧氏距离变换为例，我们可以使用以下代码实现：

import cv2
import numpy as np

# 读取灰度图像
img