一段基于标记的分水岭算法的改进

Question

import cv2 as cv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import os
import time

# 解决matplotlib中文显示问题
plt.rcParams["font.family"] = ["SimHei", "WenQuanYi Micro Hei", "Heiti TC"]
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False


def adaptive_lighting_correction(image):
    """自适应光照校正 - 修改为使用Otsu阈值化"""
    if len(image.shape) == 3:
        gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)
    else:
        gray = image.copy()

    clahe = cv.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8, 8))
    clahe_img = clahe.apply(gray)

    # 将自适应阈值改为Otsu阈值
    ret, otsu_thresh = cv.threshold(clahe_img, 0, 255, cv.THRESH_BINARY + cv.THRESH_OTSU)

    return clahe_img, otsu_thresh


def morphological_processing(binary_img):
    """对二值图像进行形态学处理"""
    # 创建结构元素
    kernel_ellipse = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_ELLIPSE, (3, 3))
    kernel_rect = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (3, 3))

    # 开运算去除小噪声
    opening = cv.morphologyEx(binary_img, cv.MORPH_OPEN, kernel_ellipse, iterations=2)

    # 闭运算填充小孔洞
    closing = cv.morphologyEx(opening, cv.MORPH_CLOSE, kernel_ellipse, iterations=2)

    # 膨胀操作连接断裂区域
    dilation = cv.dilate(closing, kernel_rect, iterations=1)

    return dilation, opening, closing


def skeletonize_image(binary_img):
    """图像骨化（骨架提取）技术"""
    # 创建一个用于骨架化的空图像
    skeleton = np.zeros(binary_img.shape, np.uint8)

    # 获取结构元素
    kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_CROSS, (3, 3))

    # 循环直到没有更多的像素可以腐蚀
    while True:
        # 开运算
        opened = cv.morphologyEx(binary_img, cv.MORPH_OPEN, kernel)
        # 从原图中减去开运算结果
        temp = cv.subtract(binary_img, opened)
        # 对原图进行腐蚀
        eroded = cv.erode(binary_img, kernel)
        # 骨架化结果
        skeleton = cv.bitwise_or(skeleton, temp)
        # 更新原图
        binary_img = eroded.copy()
        # 如果没有白色像素了，退出循环
        if cv.countNonZero(binary_img) == 0:
            break

    return skeleton


def improved_marker_based_watershed(image, binary_img):
    """改进的基于标记的分水岭算法 - 使用骨化技术"""

    # 开运算去除小噪声
    kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_ELLIPSE, (3, 3))
    opening = cv.morphologyEx(binary_img, cv.MORPH_OPEN, kernel, iterations=1)

    # 闭运算填充小孔洞
    closing = cv.morphologyEx(opening, cv.MORPH_CLOSE, kernel, iterations=1)

    # 确定背景区域
    sure_bg = cv.dilate(closing, kernel, iterations=2)

    # 使用骨化技术处理图像
    skeleton = skeletonize_image(closing)

    # 在骨化图像上进行距离变换
    dist_transform = cv.distanceTransform(skeleton, cv.DIST_L2, 5)
    dist_display = cv.normalize(dist_transform, None, 0, 1.0, cv.NORM_MINMAX)

    # 确定前景区域
    threshold_ratio = 0.3
    ret, sure_fg = cv.threshold(dist_transform,
                                threshold_ratio * dist_transform.max(),
                                255, 0)
    sure_fg = np.uint8(sure_fg)

    # 找到未知区域
    unknown = cv.subtract(sure_bg, sure_fg)

    # 标记连通组件
    ret, markers = cv.connectedComponents(sure_fg)
    markers = markers + 1
    markers[unknown == 255] = 0

    # 应用分水岭算法
    markers = cv.watershed(image, markers)

    return markers, dist_transform, sure_fg, sure_bg, dist_display, skeleton


def process_gravel_image_method1(image_path):
    """方案一：使用双边滤波、形态学处理和骨化技术"""

    print("开始执行方案一...")
    start_time = time.time()

    # 读取和预处理图像
    img1 = cv.imread(image_path)
    if img1 is None:
        print(f"无法读取图像: {image_path}")
        return None, 0, 0

    img = cv.resize(img1, (640, 400))
    gray_img = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)

    # 自适应光照校正（现在使用Otsu阈值化）
    clahe_img, otsu_bin = adaptive_lighting_correction(gray_img)

    # 由于现在adaptive_lighting_correction已经返回Otsu阈值结果，直接使用它
    bin_img = otsu_bin
    method_name = "Otsu阈值"

    # 使用双边滤波替代中值滤波
    # 注意：双边滤波需要彩色图像，所以我们在灰度图像上使用，但需要转换为三通道
    if len(img.shape) == 3:
        bilateral_img = cv.bilateralFilter(img, d=9, sigmaColor=75, sigmaSpace=75)
        bilateral_gray = cv.cvtColor(bilateral_img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
    else:
        # 如果是灰度图，先转换为三通道再处理
        img_3channel = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_GRAY2BGR)
        bilateral_img = cv.bilateralFilter(img_3channel, d=9, sigmaColor=75, sigmaSpace=75)
        bilateral_gray = cv.cvtColor(bilateral_img, cv.COLOR_BGR2GRAY)

    # 对双边滤波后的图像进行二值化
    ret, bilateral_bin = cv.threshold(bilateral_gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY + cv.THRESH_OTSU)

    # 对二值化后的图像进行形态学处理
    morph_processed, morph_open, morph_close = morphological_processing(bilateral_bin)

    # 应用改进的分水岭算法（使用骨化技术）
    markers, dist_transform, sure_fg, sure_bg, dist_display, skeleton = improved_marker_based_watershed(img,
                                                                                                        morph_processed)

    # 创建结果图像
    result_img = img.copy()
    watershed_boundary_img = img.copy()
    watershed_boundary_img[markers == -1] = [0, 0, 255]

    # 处理每个分割区域
    unique_markers = np.unique(markers)
    particle_count = 0
    valid_particles = []
    areas = []

    for marker in unique_markers:
        if marker > 1:
            mask = np.uint8(markers == marker)
            contours, _ = cv.findContours(mask, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

            if contours:
                contour = contours[0]
                area = cv.contourArea(contour)
                areas.append(area)

                if 30 < area < 10000:
                    particle_count += 1
                    valid_particles.append(contour)

                    cv.drawContours(result_img, [contour], -1, (0, 255, 0), 2)

                    M = cv.moments(contour)
                    if M["m00"] != 0:
                        cx = int(M["m10"] / M["m00"])
                        cy = int(M["m01"] / M["m00"])
                        cv.putText(result_img, str(particle_count), (cx, cy),
                                   cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 0, 0), 1)

    # 计算统计信息
    end_time = time.time()
    processing_time = end_time - start_time

    if areas:
        avg_area = np.mean(areas)
        max_area = np.max(areas)
        min_area = np.min(areas)
    else:
        avg_area = max_area = min_area = 0

    # 可视化结果
    plt.figure(figsize=(20, 15))

    plots = [
        (cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2RGB), "原图"),
        (gray_img, "灰度图", 'gray'),
        (clahe_img, "CLAHE增强", 'gray'),
        (bin_img, f"直接二值化 ({method_name})", 'gray'),
        (bilateral_gray, "双边滤波后", 'gray'),
        (bilateral_bin, "双边滤波后二值化", 'gray'),
        (morph_open, "形态学开运算", 'gray'),
        (morph_close, "形态学闭运算", 'gray'),
        (morph_processed, "形态学处理后", 'gray'),
        (skeleton, "骨化图像", 'gray'),
        (dist_display, "距离变换", 'jet'),
        (sure_fg, "确定前景", 'gray'),
        (cv.cvtColor(watershed_boundary_img, cv.COLOR_BGR2RGB), "分水岭边界"),
        (cv.cvtColor(result_img, cv.COLOR_BGR2RGB), f"最终结果 (检测到{particle_count}个颗粒)")
    ]

    for i, plot_data in enumerate(plots, 1):
        plt.subplot(4, 4, i)
        if len(plot_data) == 3:
            plt.imshow(plot_data[0], cmap=plot_data[2])
        else:
            plt.imshow(plot_data[0])
        plt.title(plot_data[1])
        plt.axis('off')

    plt.tight_layout()
    plt.show()

    # 打印详细结果
    print("\n" + "=" * 60)
    print("方案一结果报告")
    print("=" * 60)
    print(f"检测到的颗粒数量: {particle_count}")
    print(f"使用的二值化方法: {method_name}")
    print(f"滤波方法: 双边滤波")
    print(f"形态学处理: 开运算+闭运算+膨胀")
    print(f"距离变换预处理: 图像骨化技术")
    print(f"处理时间: {processing_time:.2f} 秒")
    print(f"颗粒面积统计:")
    print(f"  - 平均面积: {avg_area:.2f} 像素")
    print(f"  - 最大面积: {max_area:.2f} 像素")
    print(f"  - 最小面积: {min_area:.2f} 像素")
    print(f"标记区域数量: {len(unique_markers) - 2}")  # 减去背景和边界
    print("=" * 60)

    return result_img, particle_count, processing_time


# 添加主函数调用
def main():
    # 替换为您的图像路径
    img_file = r"E:\code\PythonProjectfuxian\image\gravel_image1.jpg"

    # 检查文件是否存在
    if not os.path.exists(img_file):
        print(f"图像文件不存在: {img_file}")
        print("请检查文件路径是否正确")
        return

    # 调用方案一处理函数
    result, count, time_used = process_gravel_image_method1(img_file)

    # 打印最终总结
    print("\n" + "=" * 60)
    print("处理完成总结")
    print("=" * 60)
    print(f"总共检测到 {count} 个颗粒")
    print(f"总处理时间: {time_used:.2f} 秒")
    print("=" * 60)


# 确保主函数被调用
if __name__ == "__main__":
    main()
![img](https://i-blog.csdnimg.cn/ask/be82056c2d784bb297b8cba1d29f4265.jpeg "#left")

Answer 1

让【宝码香车】来帮您解答，本回答参考DeepSeek编写，并整理提供。

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基于标记的分水岭算法改进分析

这段代码实现了一个改进的基于标记的分水岭算法，主要用于颗粒图像的分割和计数。以下是对代码的分析和改进建议：

主要改进点

1. 自适应光照校正优化

def adaptive_lighting_correction(image):
    """自适应光照校正 - 修改为使用Otsu阈值化"""
    if len(image.shape) == 3:
        gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)
    else:
        gray = image.copy()


    clahe = cv.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8, 8))
    clahe_img = clahe.apply(gray)


    # 将自适应阈值改为Otsu阈值
    ret, otsu_thresh = cv.threshold(clahe_img, 0, 255, cv.THRESH_BINARY + cv.THRESH_OTSU)


    return clahe_img, otsu_thresh

改进效果：使用Otsu阈值化替代传统自适应阈值，能更好地处理光照不均匀的图像。

2. 骨化技术应用

def skeletonize_image(binary_img):
    """图像骨化（骨架提取）技术"""
    skeleton = np.zeros(binary_img.shape, np.uint8)
    kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_CROSS, (3, 3))
    
    while True:
        opened = cv.morphologyEx(binary_img, cv.MORPH_OPEN, kernel)
        temp = cv.subtract(binary_img, opened)
        eroded = cv.erode(binary_img, kernel)
        skeleton = cv.bitwise_or(skeleton, temp)
        binary_img = eroded.copy()
        if cv.countNonZero(binary_img) == 0:
            break
    return skeleton

优势：骨化技术能有效提取颗粒的骨架结构，为后续距离变换提供更好的输入。

3. 改进的分水岭算法

def improved_marker_based_watershed(image, binary_img):
    """改进的基于标记的分水岭算法 - 使用骨化技术"""
    # 使用骨化技术处理图像
    skeleton = skeletonize_image(closing)
    
    # 在骨化图像上进行距离变换
    dist_transform = cv.distanceTransform(skeleton, cv.DIST_L2, 5)
    
    # 确定前景区域
    threshold_ratio = 0.3
    ret, sure_fg = cv.threshold(dist_transform,
                                threshold_ratio * dist_transform.max(),
                                255, 0)

创新点：将骨化技术与距离变换结合，更准确地确定前景标记。

代码优化建议

1. 参数可配置化

建议将关键参数提取为函数参数或配置文件：

class WatershedConfig:
    def __init__(self):
        self.clahe_clip_limit = 2.0
        self.clahe_grid_size = (8, 8)
        self.bilateral_d = 9
        self.bilateral_sigma_color = 75
        self.bilateral_sigma_space = 75
        self.threshold_ratio = 0.3
        self.min_particle_area = 30
        self.max_particle_area = 10000

2. 错误处理增强

def process_gravel_image_method1(image_path):
    """方案一：使用双边滤波、形态学处理和骨化技术"""
    try:
        img1 = cv.imread(image_path)
        if img1 is None:
            raise FileNotFoundError(f"无法读取图像: {image_path}")
        
        # 处理逻辑...
        
    except Exception as e:
        print(f"处理图像时发生错误: {e}")
        return None, 0, 0

3. 性能优化建议

# 使用多进程处理大图像
from multiprocessing import Pool


def process_image_parallel(image_paths):
    with Pool(processes=4) as pool:
        results = pool.map(process_gravel_image_method1, image_paths)
    return results

算法优势

1. 抗干扰能力强：双边滤波有效保留边缘同时去除噪声
2. 分割精度高：骨化技术+距离变换提供准确的前景标记
3. 适应性好：CLAHE光照校正处理不同光照条件
4. 可视化完善：完整的处理流程可视化便于调试

潜在改进方向

1. 深度学习集成：结合U-Net等深度学习模型进行初始分割
2. 多尺度处理：针对不同大小的颗粒采用多尺度策略
3. 3D扩展：适用于三维颗粒图像分析
4. 实时处理：优化算法实现实时颗粒检测

这个改进方案在传统图像处理基础上融入了骨化技术，显著提升了分水岭算法的分割精度和鲁棒性。