OpenCVからWatershed Transformを使用してオーバーセグメンテーションを達成する方法は？

Question

私はJavaでOpenCVのマーカーベースの流域実装を使用してイメージをオーバーセグメント化しようとしています。

私の考えは、すべてのローカルミニマムを検索し、それらをマーカーとして使用することでした。 残念ながら、流域ではマーカー入力としてCV_8U型の行列が必要です。したがって、実際には255個以上のマーカーを取得することはできません。

OpenCVを使用してオーバーセグメンテーションを達成するには、この問題の回避策がありますか？

Answer 1

確率的流域では、この問題であなたを助けることができます。原則は複数の流域を適用することです。あなたのケースでは

、あなたが行うことができます：

1. は
2. 全ての局所最小
3. 選択N極小値を探すアキュムレータ
4. に流域
5. ストア結果/境界線を適用します手順2,3,4をM回繰り返します。
6. 少なくともM％の投票があるアキュムレータの境界を維持します。

他の解決策は、SMIL libraryを使用することです。 Javaから呼び出すことができます。実装されたアルゴリズムは高速で、偏っていないと確信しています。