本教程我學習一下opencv中分水嶺演算法的具體實現方式。
原始影象和mark影象，它們的大小都是32*32，分水嶺演算法的結果是得到兩個連通域的輪廓圖。
原始影象：(原始影象必須是3通道影象)
mark影象：
結果影象：
初始的mark影象資料如下，黃色的部分為我們的第乙個mark區域，值為255，第二個區域為褐紅色的區域，值為128，第三個綠色的區域，值為64。
opencv分水嶺演算法描述如下：
初始化mark矩陣，生成最初的注水區域。
1.設定mark影象的邊框值為-1
2. 標記每個mark區域的邊界為-2
3. 對於mark影象乙個畫素值，如果它本身值為0，但上下左右四鄰域有乙個畫素值不為0，則把該點按照rgb高度值放入相應的佇列。
舉例說明：如下圖畫素點，它的mark值為0，但左和上畫素值不為0，此時，我們求原始影象中對應畫素的高度值，高度值的計算方式如下面公式，其中r表示red通道值，g表示green通道值，b表示blue通道值，下標l表示左，r表示右，t表示上，b表示下，abs表示取絕對值，min和max分別為最小值和最大值函式：
上圖中指定的畫素，它的高度值顯然為0，所以我們把(2，2)點放入高度為0的佇列中(總共有256個佇列，對應0-255的高度)
初始化階段完成後，我們得到下面的mark圖，並把-2對應的邊界畫素點，按照其對應的rgb高度值放入相應的佇列。
之後就進入了遞迴注水過程，遞迴過程描述如下：
for(; ; )
經過上述的遞迴過程，最後我們得到的mark影象如下所示，其中綠色格仔的-1即為所有的分水嶺邊界：
**參見工程：firstopencv10
我們也可以把輸入影象換成灰度圖，這樣求高度值時，就比較簡單，void watershedgray(cv::mat &src, cv::mat &dst);該函式演示灰度圖的分水嶺演算法。
OpenCV學習 8 分水嶺演算法 2
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