1. 什么是图像分割
图像分割是将一幅图像分成多个不相交的区域，每个区域内具有一定的相似度，不同区域之间相似度较小。图像分割是图像处理中的重要技术，在计算机视觉领域中有着广泛的应用，如物体识别、目标跟踪、场景分析等。
2. 分水岭算法介绍
2.1 算法准备
在介绍分水岭算法之前，我们需要了解一些概念。
梯度：图像中像素值的变化量就是图像的梯度。
距离变换：计算像素点到最近分割边界像素点的距离。
分水岭变换：就像实际的分水岭一样，将水流向集合点（或者所有的局部极小点），在这些点，水汇集成一个池子。在图像中，水流向的不是湖泊，而是相邻的像素，通过计算图像的梯度，将整幅图像分割成小区域，每个小区域内的像素灰度值一样。
2.2 分水岭算法流程
图像分割中，最常用的算法就是分水岭算法。
分水岭算法流程：预处理、计算距离变换、寻找 markers、执行分水岭变换。
预处理：首先，将图像根据一定的标准进行减噪处理，便于后续处理。
计算距离变换：对灰度值进行处理，产生梯度值，然后计算距离变换矩阵。
寻找 markers：在距离变换矩阵中，设置 markers，一般是在图像的物体轮廓处标记标记一些点作为 marker。
执行分水岭变换：将 markers 传入 opencv 的分水岭变换函数，进行分割，得到每个像素所在的区域。
3. 分水岭算法代码实现
下面是一个使用 OpenCV 实现分水岭算法的代码：
import cv2
import numpy as np
# 读入图片
img = cv2.imread("test.jpg")
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 进行标准化处理和高斯滤波
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)
kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2)
# 距离变换
dist_transform = cv2.distanceTransform(opening, cv2.DIST_L2, 5)
ret, sure_fg = cv2.threshold(dist_transform, 0.7 * dist_transform.max(), 255, 0)
# 获取 markers
sure_fg = np.uint8(sure_fg)
unknown = cv2.subtract(opening, sure_fg)
# 执行分水岭变换
ret, markers = cv2.connectedComponents(sure_fg)
markers = markers + 1
markers[unknown == 255] = 0
markers = cv2.watershed(img, markers)
# 在原图中将不同区域标记不同颜色
img[markers == -1] = [255, 0, 0]
cv2.imshow("result", img)
cv2.waitKey()
4. 实战应用
图像分割技术有着广泛的应用，如医学图像分割、工业视觉图像分析、地理信息系统、智能交通等领域，下面以医学图像分割为例。
4.1 医学图像分割应用
缺血性卒中是一种血管性疾病，急性期病人有显著的脑组织水肿，也称为“脑水肿”，严重时会压迫周围正常脑组织，严重影响患者生命质量。
在缺血性卒中治疗的过程中，需要对患者头部进行一系列的医学影像检查，如 CT、MRI 等，医生对患者进行诊断并选择相应的治疗方案。
CT 影像数据具有体积大、数据丰富、噪声复杂等特点，因此医生在进行诊断前需要进行对头部医学影像进行分割，分离出骨骼和软组织，以便更好地识别问题点。
分水岭算法在医学图像分割中有着广泛的应用，下图是使用分水岭算法对 CT 影像进行分割的结果。