Klette_Computer_Vision_2019/part5/codes/segImgCplus.cpp - main - Gantsou/ComputerVision

Klette_Computer_Vision_2019/part5/codes/segImgCplus.cpp
141 строка5 KB
Art_Lun
Клетте глава 5
21 дек 2025, 01:55
21 дек 2025, 01:555d76b5d
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <vector>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

// Функция для K-means сегментации
Mat kmeansSegmentation(const Mat& src, int k = 3) {
    Mat samples = src.reshape(1, src.rows * src.cols);
    Mat samples32f;
    samples.convertTo(samples32f, CV_32F);
    
    Mat labels;
    Mat centers;
    
    // Применение K-means
    kmeans(samples32f, k, labels, 
           TermCriteria(TermCriteria::EPS + TermCriteria::COUNT, 10, 1.0),
           3, KMEANS_PP_CENTERS, centers);
    
    // Создание сегментированного изображения
    Mat segmented(src.size(), src.type());
    for (int i = 0; i < src.rows; i++) {
        for (int j = 0; j < src.cols; j++) {
            int cluster_idx = labels.at<int>(i * src.cols + j, 0);
            segmented.at<Vec3b>(i, j) = centers.at<Vec3f>(cluster_idx, 0);
        }
    }
    
    return segmented;
}

// Функция для пороговой сегментации
Mat thresholdSegmentation(const Mat& src) {
    Mat gray, binary;
    
    // Преобразование в оттенки серого
    cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);
    
    // Пороговая обработка (метод Оцу)
    threshold(gray, binary, 0, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU);
    
    return binary;
}

// Функция для сегментации методом водораздела
Mat watershedSegmentation(const Mat& src) {
    Mat gray;
    cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);
    
    // Бинаризация
    Mat binary;
    threshold(gray, binary, 0, 255, THRESH_BINARY_INV + THRESH_OTSU);
    
    // Удаление шума
    Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3));
    morphologyEx(binary, binary, MORPH_OPEN, kernel, Point(-1, -1), 2);
    
    // Поиск области фона
    Mat sure_bg;
    dilate(binary, sure_bg, kernel, Point(-1, -1), 3);
    
    // Поиск области переднего плана
    Mat dist_transform;
    distanceTransform(binary, dist_transform, DIST_L2, 5);
    Mat sure_fg;
    double maxVal;
    minMaxLoc(dist_transform, 0, &maxVal, 0, 0);
    threshold(dist_transform, sure_fg, 0.7 * maxVal, 255, THRESH_BINARY);
    
    // Нахождение неизвестной области
    sure_fg.convertTo(sure_fg, CV_8U);
    Mat unknown;
    subtract(sure_bg, sure_fg, unknown);
    
    // Маркировка компонентов
    Mat markers;
    connectedComponents(sure_fg, markers);
    markers = markers + 1;
    markers.setTo(0, unknown == 255);
    
    // Применение алгоритма водораздела
    Mat markers32s;
    markers.convertTo(markers32s, CV_32S);
    watershed(src, markers32s);
    
    // Визуализация результатов
    Mat result = Mat::zeros(markers32s.size(), CV_8UC3);
    for (int i = 0; i < markers32s.rows; i++) {
        for (int j = 0; j < markers32s.cols; j++) {
            int index = markers32s.at<int>(i, j);
            if (index == -1) {
                result.at<Vec3b>(i, j) = Vec3b(255, 0, 0); // Границы - синий
            } else if (index > 1) {
                // Разные цвета для разных сегментов
                result.at<Vec3b>(i, j) = Vec3b(
                    (index * 50) % 256,
                    (index * 100) % 256,
                    (index * 150) % 256
                );
            }
        }
    }
    
    return result;
}

int main() {
    // Загрузка изображения
    Mat image = imread("input.jpg");
    if (image.empty()) {
        cerr << "Could not load image!" << endl;
        return -1;
    }
    
    // 1. K-means сегментация
    Mat kmeans_result = kmeansSegmentation(image, 4);
    
    // 2. Пороговая сегментация
    Mat threshold_result = thresholdSegmentation(image);
    
    // 3. Сегментация методом водораздела
    Mat watershed_result = watershedSegmentation(image);
    
    // Отображение результатов
    imshow("Original", image);
    imshow("K-means Segmentation", kmeans_result);
    imshow("Threshold Segmentation", threshold_result);
    imshow("Watershed Segmentation", watershed_result);
    
    // Сохранение результатов
    imwrite("kmeans_result.jpg", kmeans_result);
    imwrite("threshold_result.jpg", threshold_result);
    imwrite("watershed_result.jpg", watershed_result);
    
    waitKey(0);
    
    return 0;
}