大家好~~~歡迎來到第8篇介紹分水嶺

今天要來跟大家介紹何謂分水嶺，其實簡單介紹是說，今天如果有兩個東西重疊的時候，但是我不要很隨便的一起辨識，我要這兩個刻意分開辨識，那這樣就叫做分水嶺，不過這個做法有一個盲點，如果你不是透過訓練方式，不可能每張圖可以做到分水嶺，如果是做固定的，只能在特定幾張圖做到分水嶺動作。

import numpy as np 
import cv2 as cv 
from matplotlib import pyplot as plt 
img = cv.imread('coins.png') 
gray = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY) 
ret, thresh = cv.threshold(gray,0,255,cv.THRESH_BINARY_INV+cv.THRESH_OTSU)
kernel = np.ones((3,3),np.uint8) 
opening = cv.morphologyEx(thresh,cv.MORPH_OPEN,kernel, iterations = 2) 

sure_bg = cv.dilate(opening,kernel,iterations=3) 

dist_transform = cv.distanceTransform(opening,cv.DIST_L2,5) 
ret, sure_fg = cv.threshold(dist_transform,0.7*dist_transform.max(),255,0) 
sure_fg = np.uint8(sure_fg) 
unknown = cv.subtract(sure_bg,sure_fg)
ret, markers = cv.connectedComponents(sure_fg) 

markers = markers+1 

markers[unknown==255] = 0

markers = cv.watershed(img,markers) 
img[markers == -1] = [255,0,0]

上方程式碼，我從參考資料取得，人家是用硬幣來做一個介紹，這其中很多方法我在先前有介紹過，分水嶺的主要功能為 watershed 但是這個方法必須要先前先做出標點，讓他知道說有那些地方需要做分水嶺，最後再用這個模組才能成立，首先你必須一樣要將圖片做 Threshold 方式來進行黑白的辨識方式，接著你要做膨脹以及侵蝕的效果讓他的個體點縮小，讓她變成一個點之後，將這些點利用特徵方式一個一個的標示出來，最後這些會變成一個參數 markers 這些 markers 就是協助你幫忙判斷他們都是個別的個體。

但是像這樣針對硬幣的部分如果套上水果的話.....

大家看一下可能會覺得，感覺還行呀，但是有個問題，這個只是背景為白色的番茄圖，如果背景是很鮮豔的果園的話，這個狀態可是慘不忍睹的，所以我們如果要讓他看起來完整一點，通常這個結果要做膨脹將黑點消除，消除完畢就可以呈現完整的番茄，但是也不能百分之百，最好放入訓練是最容易的。

以上就是介紹分水嶺的概念 cv2.watershed 這個在重疊的物體上非常好用，大家可以去操作操作試試看

那麼我們下篇見摟 謝謝大家觀看。
參考資料

雜亂的物品，利用好好的分類，就可以看出物品的樣貌，非常的方便!!