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分水岭分割算法 python github

时间: 2025-05-06 16:10:43 浏览: 30

### 关于Python实现分水岭分割算法分水岭变换是一种基于拓扑理论的数学形态学方法，在图像处理领域被广泛应用于分割任务。该算法模拟了地理学中的洪水淹没过程，通过逐步填充灰度地形图上的洼地来定义不同的区域边界[^1]。为了帮助理解如何利用Python实现这一经典算法，下面提供了一个简单的例子： ```python import numpy as np from skimage import data, segmentation, color from matplotlib import pyplot as plt def watershed_segmentation(image_path): img = data.imread(image_path) gray_img = color.rgb2gray(img) # 使用skimage库内置函数执行分水岭变换 labels = segmentation.watershed(gray_img) fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(8, 4)) ax[0].imshow(color.label2rgb(labels, image=img), cmap=plt.cm.gray) ax[0].set_title('Segmented Image') ax[1].imshow(img, cmap='gray') ax[1].set_title('Original Image') watershed_segmentation('./example_image.png') # 替换为实际图片路径 plt.show() ``` 此代码片段展示了如何加载一张RGB格式的照片并将其转换成灰度版本用于后续分析；接着调用了`skimage.segmentation`模块下的`watershed()`函数完成自动化的对象分离操作；最后借助matplotlib可视化原始输入及其对应的标注结果以便直观对比效果差异。对于希望深入研究或获取更多开源项目的读者来说，GitHub上存在大量高质量资源可供参考学习。例如，“scikit-image”官方仓库不仅包含了上述使用的API文档说明，还提供了丰富的教程案例供开发者探索实践[^2]。

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