图像分割(Image Segmentation)

浅浅的花香味﹌ 2022-05-29 02:47 238阅读 0赞

[http://www.cnblogs.com/xrwang/archive/2010/02/28/ImageSegmentation.html?login=1][http_www.cnblogs.com_xrwang_archive_2010_02_28_ImageSegmentation.html_login_1]

作者：王先荣  
**前言**  
图像分割指的是将数字图像细分为多个图像子区域的过程，在OpenCv中实现了三种跟图像分割相关的算法，它们分别是：分水岭分割算法、金字塔分割算法以及均值漂移分割算法。它们的使用过程都很简单，下面的文章权且用于记录，并使该系列保持完整吧。  
**分水岭分割算法**  
 分水岭分割算法需要您或者先前算法提供标记，该标记用于指定哪些大致区域是目标，哪些大致区域是背景等等；分水岭分割算法的分割效果严重依赖于提供的标记。OpenCv中的函数cvWatershed实现了该算法，函数定义如下：

void
       
         cvWatershed(
       
        const
       
         CvArr 
       
        *
       
         image, CvArr 
       
        *
       
         markers)

其中：image为8为三通道的彩色图像；  
markers是单通道整型图像，它用不同的正整数来标记不同的区域，下面的代码演示了如果响应鼠标事件，并生成标记图像。

![ExpandedBlockStart.gif][] 生成标记图像

![复制代码][copycode.gif]

//
        
         当鼠标按下并在源图像上移动时，在源图像上绘制分割线条
        
         
    
        
                 
        
         private
        
          
        
         void
        
          pbSource_MouseMove(
        
         object
        
          sender, MouseEventArgs e)
            {
                
        
         //
        
         如果按下了左键
        
         
    
        
                     
        
         if
        
          (e.Button 
        
         ==
        
          MouseButtons.Left)
                {
                    
        
         if
        
          (previousMouseLocation.X 
        
         >=
        
          
        
         0
        
          
        
         &&
        
          previousMouseLocation.Y 
        
         >=
        
          
        
         0
        
         )
                    {
                        Point p1 
        
         =
        
          
        
         new
        
          Point((
        
         int
        
         )(previousMouseLocation.X 
        
         *
        
          xScale), (
        
         int
        
         )(previousMouseLocation.Y 
        
         *
        
          yScale));
                        Point p2 
        
         =
        
          
        
         new
        
          Point((
        
         int
        
         )(e.Location.X 
        
         *
        
          xScale), (
        
         int
        
         )(e.Location.Y 
        
         *
        
          yScale));
                        LineSegment2D ls 
        
         =
        
          
        
         new
        
          LineSegment2D(p1, p2);
                        
        
         int
        
          thickness 
        
         =
        
          (
        
         int
        
         )(LineWidth 
        
         *
        
          xScale);
                        imageSourceClone.Draw(ls, 
        
         new
        
          Bgr(255d, 255d, 255d), thickness);
                        pbSource.Image 
        
         =
        
          imageSourceClone.Bitmap;
                        imageMarkers.Draw(ls, 
        
         new
        
          Gray(drawCount), thickness);
                    }
                    previousMouseLocation 
        
         =
        
          e.Location;
                }
            }
    
            
        
         //
        
         当松开鼠标左键时，将绘图的前一位置设置为（-1，-1）
        
         
    
        
                 
        
         private
        
          
        
         void
        
          pbSource_MouseUp(
        
         object
        
          sender, MouseEventArgs e)
            {
                previousMouseLocation 
        
         =
        
          
        
         new
        
          Point(
        
         -
        
         1
        
         , 
        
         -
        
         1
        
         );
                drawCount
        
         ++
        
         ;
            }

![复制代码][copycode.gif]

您可以用类似下面的方式来使用分水岭算法：

![ExpandedBlockStart.gif][] 使用分水岭分割算法

![复制代码][copycode.gif]

///
        
          
        
         <summary>
        
         
            
        
         ///
        
          分水岭算法图像分割
            
        
         ///
        
          
        
         </summary>
        
         
            
        
         ///
        
          
        
         <returns>
        
         返回用时
        
         </returns>
        
         
    
        
                 
        
         private
        
          
        
         string
        
          Watershed()
            {
                
        
         //
        
         分水岭算法分割
        
         
    
        
                     Image
        
         <
        
         Gray, Int32
        
         >
        
          imageMarkers2 
        
         =
        
          imageMarkers.Copy();
                Stopwatch sw 
        
         =
        
          
        
         new
        
          Stopwatch();
                sw.Start();
                CvInvoke.cvWatershed(imageSource.Ptr, imageMarkers2.Ptr);
                sw.Stop();
                
        
         //
        
         将分割的结果转换到256级灰度图像
        
         
    
        
                     pbResult.Image 
        
         =
        
          imageMarkers2.Bitmap;
                imageMarkers2.Dispose();
                
        
         return
        
          
        
         string
        
         .Format(
        
         "
        
         分水岭图像分割，用时：{0:F05}毫秒。\r\n
        
         "
        
         , sw.Elapsed.TotalMilliseconds);
            }

![复制代码][copycode.gif]

**金字塔分割算法**  
金字塔分割算法由cvPrySegmentation所实现，该函数的使用很简单；需要注意的是图像的尺寸以及金字塔的层数，图像的宽度和高度必须能被2整除，能够被2整除的次数决定了金字塔的最大层数。下面的代码演示了如果校验金字塔层数：

![ExpandedBlockStart.gif][] 校验金字塔分割的金字塔层数

![复制代码][copycode.gif]

///
        
          
        
         <summary>
        
         
            
        
         ///
        
          当改变金字塔分割的参数“金字塔层数”时，对参数进行校验
            
        
         ///
        
          
        
         </summary>
        
         
            
        
         ///
        
          
        
         <param name="sender"></param>
        
         
            
        
         ///
        
          
        
         <param name="e"></param>
        
         
    
        
                 
        
         private
        
          
        
         void
        
          txtPSLevel_TextChanged(
        
         object
        
          sender, EventArgs e)
            {
                
        
         int
        
          level 
        
         =
        
          
        
         int
        
         .Parse(txtPSLevel.Text);
                
        
         if
        
          (level 
        
         <
        
          
        
         1
        
          
        
         ||
        
          imageSource.Width 
        
         %
        
          (
        
         int
        
         )(Math.Pow(
        
         2
        
         , level 
        
         -
        
          
        
         1
        
         )) 
        
         !=
        
          
        
         0
        
          
        
         ||
        
          imageSource.Height 
        
         %
        
          (
        
         int
        
         )(Math.Pow(
        
         2
        
         , level 
        
         -
        
          
        
         1
        
         )) 
        
         !=
        
          
        
         0
        
         )
                    MessageBox.Show(
        
         this
        
         , 
        
         "
        
         注意：您输入的金字塔层数不符合要求，计算结果可能会无效。
        
         "
        
         , 
        
         "
        
         金字塔层数错误
        
         "
        
         );
            }

![复制代码][copycode.gif]

使用金字塔分割的示例代码如下：

![ExpandedBlockStart.gif][] 使用金字塔分割算法

![复制代码][copycode.gif]

///
        
          
        
         <summary>
        
         
            
        
         ///
        
          金字塔分割算法
            
        
         ///
        
          
        
         </summary>
        
         
            
        
         ///
        
          
        
         <returns></returns>
        
         
    
        
                 
        
         private
        
          
        
         string
        
          PrySegmentation()
            {
                
        
         //
        
         准备参数
        
         
    
        
                     Image
        
         <
        
         Bgr, Byte
        
         >
        
          imageDest 
        
         =
        
          
        
         new
        
          Image
        
         <
        
         Bgr, 
        
         byte
        
         >
        
         (imageSource.Size);
                MemStorage storage 
        
         =
        
          
        
         new
        
          MemStorage();
                IntPtr ptrComp 
        
         =
        
          IntPtr.Zero;
                
        
         int
        
          level 
        
         =
        
          
        
         int
        
         .Parse(txtPSLevel.Text);
                
        
         double
        
          threshold1 
        
         =
        
          
        
         double
        
         .Parse(txtPSThreshold1.Text);
                
        
         double
        
          threshold2 
        
         =
        
          
        
         double
        
         .Parse(txtPSThreshold2.Text);
                
        
         //
        
         金字塔分割
        
         
    
        
                     Stopwatch sw 
        
         =
        
          
        
         new
        
          Stopwatch();
                sw.Start();
                CvInvoke.cvPyrSegmentation(imageSource.Ptr, imageDest.Ptr, storage.Ptr, 
        
         out
        
          ptrComp, level, threshold1, threshold2);
                sw.Stop();
                
        
         //
        
         显示结果
        
         
    
        
                     pbResult.Image 
        
         =
        
          imageDest.Bitmap;
                
        
         //
        
         释放资源
        
         
    
        
                     imageDest.Dispose();
                storage.Dispose();
                
        
         return
        
          
        
         string
        
         .Format(
        
         "
        
         金字塔分割，用时：{0:F05}毫秒。\r\n
        
         "
        
         , sw.Elapsed.TotalMilliseconds);
            }

![复制代码][copycode.gif]

**均值漂移分割算法**  
均值漂移分割算法由cvPryMeanShiftFiltering所实现，均值漂移分割的金字塔层数只能介于\[1,7\]之间，您可以用类似下面的代码来使用它：

![ExpandedBlockStart.gif][] 使用均值漂移分割算法

![复制代码][copycode.gif]

///
        
          
        
         <summary>
        
         
            
        
         ///
        
          均值漂移分割算法
            
        
         ///
        
          
        
         </summary>
        
         
            
        
         ///
        
          
        
         <returns></returns>
        
         
    
        
                 
        
         private
        
          
        
         string
        
          PryMeanShiftFiltering()
            {
                
        
         //
        
         准备参数
        
         
    
        
                     Image
        
         <
        
         Bgr, Byte
        
         >
        
          imageDest 
        
         =
        
          
        
         new
        
          Image
        
         <
        
         Bgr, 
        
         byte
        
         >
        
         (imageSource.Size);
                
        
         double
        
          spatialRadius 
        
         =
        
          
        
         double
        
         .Parse(txtPMSFSpatialRadius.Text);
                
        
         double
        
          colorRadius 
        
         =
        
          
        
         double
        
         .Parse(txtPMSFColorRadius.Text);
                
        
         int
        
          maxLevel 
        
         =
        
          
        
         int
        
         .Parse(txtPMSFNaxLevel.Text);
                
        
         int
        
          maxIter 
        
         =
        
          
        
         int
        
         .Parse(txtPMSFMaxIter.Text);
                
        
         double
        
          epsilon 
        
         =
        
          
        
         double
        
         .Parse(txtPMSFEpsilon.Text);
                MCvTermCriteria termcrit 
        
         =
        
          
        
         new
        
          MCvTermCriteria(maxIter, epsilon);
                
        
         //
        
         均值漂移分割
        
         
    
        
                     Stopwatch sw 
        
         =
        
          
        
         new
        
          Stopwatch();
                sw.Start();
                OpenCvInvoke.cvPyrMeanShiftFiltering(imageSource.Ptr, imageDest.Ptr, spatialRadius, colorRadius, maxLevel, termcrit);
                sw.Stop();
                
        
         //
        
         显示结果
        
         
    
        
                     pbResult.Image 
        
         =
        
          imageDest.Bitmap;
                
        
         //
        
         释放资源
        
         
    
        
                     imageDest.Dispose();
                
        
         return
        
          
        
         string
        
         .Format(
        
         "
        
         均值漂移分割，用时：{0:F05}毫秒。\r\n
        
         "
        
         , sw.Elapsed.TotalMilliseconds);
            }

![复制代码][copycode.gif]

函数cvPryMeanShiftFiltering在EmguCv中没有实现，我们可以用下面的方式来使用：

![ExpandedBlockStart.gif][] 调用均值漂移分割

//
        
         均值漂移分割
        
         
    
        
                 [DllImport(
        
         "
        
         cv200.dll
        
         "
        
         )]
            
        
         public
        
          
        
         static
        
          
        
         extern
        
          
        
         void
        
          cvPyrMeanShiftFiltering(IntPtr src, IntPtr dst, 
        
         double
        
          spatialRadius, 
        
         double
        
          colorRadius, 
        
         int
        
          max_level, MCvTermCriteria termcrit);

**分割效果及性能对比**  
上述三种分割算法的效果如何呢？下面我们以它们的默认参数，对一幅2272x1704大小的图像进行分割。得到的结果如下所示：

![2010022809301349.png][]

图1 分水岭分割算法（左图白色的线条用于标记区域）

![2010022809305950.png][]

图2 金字塔分割算法

![2010022809315069.png][]

图3 均值漂移分割算法  
从上面我们可以看出：  
（1）分水岭分割算法的分割效果效果最好，均值漂移分割算法次之，而金字塔分割算法的效果最差；  
（2）均值漂移分割算法效率最高，分水岭分割算法接近于均值漂移算法，金字塔分割算法需要很长的时间。  
值得注意的是分水岭算法对标记很敏感，需要仔细而认真的绘制。

本文的完整代码如下：

![ExpandedBlockStart.gif][] 本文完整代码

![复制代码][copycode.gif]

using
        
          System;
    
        
         using
        
          System.Collections.Generic;
    
        
         using
        
          System.ComponentModel;
    
        
         using
        
          System.Data;
    
        
         using
        
          System.Drawing;
    
        
         using
        
          System.Linq;
    
        
         using
        
          System.Text;
    
        
         using
        
          System.Windows.Forms;
    
        
         using
        
          System.Diagnostics;
    
        
         using
        
          System.Runtime.InteropServices;
    
        
         using
        
          Emgu.CV;
    
        
         using
        
          Emgu.CV.CvEnum;
    
        
         using
        
          Emgu.CV.Structure;
    
        
         using
        
          Emgu.CV.UI;
    
    
        
         namespace
        
          ImageProcessLearn
    {
        
        
         public
        
          
        
         partial
        
          
        
         class
        
          FormImageSegment : Form
        {
            
        
         //
        
         成员变量
        
         
    
        
                 
        
         private
        
          
        
         string
        
          sourceImageFileName 
        
         =
        
          
        
         "
        
         wky_tms_2272x1704.jpg
        
         "
        
         ;
        
         //
        
         源图像文件名
        
         
    
        
                 
        
         private
        
          Image
        
         <
        
         Bgr, Byte
        
         >
        
          imageSource 
        
         =
        
          
        
         null
        
         ;                
        
         //
        
         源图像
        
         
    
        
                 
        
         private
        
          Image
        
         <
        
         Bgr, Byte
        
         >
        
          imageSourceClone 
        
         =
        
          
        
         null
        
         ;           
        
         //
        
         源图像的克隆
        
         
    
        
                 
        
         private
        
          Image
        
         <
        
         Gray, Int32
        
         >
        
          imageMarkers 
        
         =
        
          
        
         null
        
         ;              
        
         //
        
         标记图像
        
         
    
        
                 
        
         private
        
          
        
         double
        
          xScale 
        
         =
        
          1d;                                 
        
         //
        
         原始图像与PictureBox在x轴方向上的缩放
        
         
    
        
                 
        
         private
        
          
        
         double
        
          yScale 
        
         =
        
          1d;                                 
        
         //
        
         原始图像与PictureBox在y轴方向上的缩放
        
         
    
        
                 
        
         private
        
          Point previousMouseLocation 
        
         =
        
          
        
         new
        
          Point(
        
         -
        
         1
        
         , 
        
         -
        
         1
        
         );    
        
         //
        
         上次绘制线条时，鼠标所处的位置
        
         
    
        
                 
        
         private
        
          
        
         const
        
          
        
         int
        
          LineWidth 
        
         =
        
          
        
         5
        
         ;                            
        
         //
        
         绘制线条的宽度
        
         
    
        
                 
        
         private
        
          
        
         int
        
          drawCount 
        
         =
        
          
        
         1
        
         ;                                  
        
         //
        
         用户绘制的线条数目，用于指定线条的颜色
        
         
    
        
                 
            
        
         public
        
          FormImageSegment()
            {
                InitializeComponent();
            }
    
            
        
         //
        
         窗体加载时
        
         
    
        
                 
        
         private
        
          
        
         void
        
          FormImageSegment_Load(
        
         object
        
          sender, EventArgs e)
            {
                
        
         //
        
         设置提示
        
         
    
        
                     toolTip.SetToolTip(rbWatershed, 
        
         "
        
         可以在源图像上用鼠标绘制大致分割区域线条，该线条用于分水岭算法
        
         "
        
         );
                toolTip.SetToolTip(txtPSLevel, 
        
         "
        
         金字塔层数跟图像尺寸有关，该值只能是图像尺寸被2整除的次数，否则将得出错误结果
        
         "
        
         );
                toolTip.SetToolTip(txtPSThreshold1, 
        
         "
        
         建立连接的错误阀值
        
         "
        
         );
                toolTip.SetToolTip(txtPSThreshold2, 
        
         "
        
         分割簇的错误阀值
        
         "
        
         );
                toolTip.SetToolTip(txtPMSFSpatialRadius, 
        
         "
        
         空间窗的半径
        
         "
        
         );
                toolTip.SetToolTip(txtPMSFColorRadius, 
        
         "
        
         色彩窗的半径
        
         "
        
         );
                toolTip.SetToolTip(btnClearMarkers, 
        
         "
        
         清除绘制在源图像上，用于分水岭算法的大致分割区域线条
        
         "
        
         );
                
        
         //
        
         加载图像
        
         
    
        
                     LoadImage();
            }
    
            
        
         //
        
         当窗体关闭时，释放资源
        
         
    
        
                 
        
         private
        
          
        
         void
        
          FormImageSegment_FormClosing(
        
         object
        
          sender, FormClosingEventArgs e)
            {
                
        
         if
        
          (imageSource 
        
         !=
        
          
        
         null
        
         )
                    imageSource.Dispose();
                
        
         if
        
          (imageSourceClone 
        
         !=
        
          
        
         null
        
         )
                    imageSourceClone.Dispose();
                
        
         if
        
          (imageMarkers 
        
         !=
        
          
        
         null
        
         )
                    imageMarkers.Dispose();
            }
    
            
        
         //
        
         加载源图像
        
         
    
        
                 
        
         private
        
          
        
         void
        
          btnLoadImage_Click(
        
         object
        
          sender, EventArgs e)
            {
                OpenFileDialog ofd 
        
         =
        
          
        
         new
        
          OpenFileDialog();
                ofd.CheckFileExists 
        
         =
        
          
        
         true
        
         ;
                ofd.DefaultExt 
        
         =
        
          
        
         "
        
         jpg
        
         "
        
         ;
                ofd.Filter 
        
         =
        
          
        
         "
        
         图片文件|*.jpg;*.png;*.bmp|所有文件|*.*
        
         "
        
         ;
                
        
         if
        
          (ofd.ShowDialog(
        
         this
        
         ) 
        
         ==
        
          DialogResult.OK)
                {
                    
        
         if
        
          (ofd.FileName 
        
         !=
        
          
        
         ""
        
         )
                    {
                        sourceImageFileName 
        
         =
        
          ofd.FileName;
                        LoadImage();
                    }
                }
                ofd.Dispose();
            }
    
            
        
         //
        
         清除分割线条
        
         
    
        
                 
        
         private
        
          
        
         void
        
          btnClearMarkers_Click(
        
         object
        
          sender, EventArgs e)
            {
                
        
         if
        
          (imageSourceClone 
        
         !=
        
          
        
         null
        
         )
                    imageSourceClone.Dispose();
                imageSourceClone 
        
         =
        
          imageSource.Copy();
                pbSource.Image 
        
         =
        
          imageSourceClone.Bitmap;
                imageMarkers.SetZero();
                drawCount 
        
         =
        
          
        
         1
        
         ;
            }
    
            
        
         //
        
         当鼠标按下并在源图像上移动时，在源图像上绘制分割线条
        
         
    
        
                 
        
         private
        
          
        
         void
        
          pbSource_MouseMove(
        
         object
        
          sender, MouseEventArgs e)
            {
                
        
         //
        
         如果按下了左键
        
         
    
        
                     
        
         if
        
          (e.Button 
        
         ==
        
          MouseButtons.Left)
                {
                    
        
         if
        
          (previousMouseLocation.X 
        
         >=
        
          
        
         0
        
          
        
         &&
        
          previousMouseLocation.Y 
        
         >=
        
          
        
         0
        
         )
                    {
                        Point p1 
        
         =
        
          
        
         new
        
          Point((
        
         int
        
         )(previousMouseLocation.X 
        
         *
        
          xScale), (
        
         int
        
         )(previousMouseLocation.Y 
        
         *
        
          yScale));
                        Point p2 
        
         =
        
          
        
         new
        
          Point((
        
         int
        
         )(e.Location.X 
        
         *
        
          xScale), (
        
         int
        
         )(e.Location.Y 
        
         *
        
          yScale));
                        LineSegment2D ls 
        
         =
        
          
        
         new
        
          LineSegment2D(p1, p2);
                        
        
         int
        
          thickness 
        
         =
        
          (
        
         int
        
         )(LineWidth 
        
         *
        
          xScale);
                        imageSourceClone.Draw(ls, 
        
         new
        
          Bgr(255d, 255d, 255d), thickness);
                        pbSource.Image 
        
         =
        
          imageSourceClone.Bitmap;
                        imageMarkers.Draw(ls, 
        
         new
        
          Gray(drawCount), thickness);
                    }
                    previousMouseLocation 
        
         =
        
          e.Location;
                }
            }
    
            
        
         //
        
         当松开鼠标左键时，将绘图的前一位置设置为（-1，-1）
        
         
    
        
                 
        
         private
        
          
        
         void
        
          pbSource_MouseUp(
        
         object
        
          sender, MouseEventArgs e)
            {
                previousMouseLocation 
        
         =
        
          
        
         new
        
          Point(
        
         -
        
         1
        
         , 
        
         -
        
         1
        
         );
                drawCount
        
         ++
        
         ;
            }
    
            
        
         //
        
         加载源图像
        
         
    
        
                 
        
         private
        
          
        
         void
        
          LoadImage()
            {
                
        
         if
        
          (imageSource 
        
         !=
        
          
        
         null
        
         )
                    imageSource.Dispose();
                imageSource 
        
         =
        
          
        
         new
        
          Image
        
         <
        
         Bgr, 
        
         byte
        
         >
        
         (sourceImageFileName);
                
        
         if
        
          (imageSourceClone 
        
         !=
        
          
        
         null
        
         )
                    imageSourceClone.Dispose();
                imageSourceClone 
        
         =
        
          imageSource.Copy();
                pbSource.Image 
        
         =
        
          imageSourceClone.Bitmap;
                
        
         if
        
          (imageMarkers 
        
         !=
        
          
        
         null
        
         )
                    imageMarkers.Dispose();
                imageMarkers 
        
         =
        
          
        
         new
        
          Image
        
         <
        
         Gray, Int32
        
         >
        
         (imageSource.Size);
                imageMarkers.SetZero();
                xScale 
        
         =
        
          1d 
        
         *
        
          imageSource.Width 
        
         /
        
          pbSource.Width;
                yScale 
        
         =
        
          1d 
        
         *
        
          imageSource.Height 
        
         /
        
          pbSource.Height;
                drawCount 
        
         =
        
          
        
         1
        
         ;
            }
    
            
        
         //
        
         分割图像
        
         
    
        
                 
        
         private
        
          
        
         void
        
          btnImageSegment_Click(
        
         object
        
          sender, EventArgs e)
            {
                
        
         if
        
          (rbWatershed.Checked)
                    txtResult.Text 
        
         +=
        
          Watershed();
                
        
         else
        
          
        
         if
        
          (rbPrySegmentation.Checked)
                    txtResult.Text 
        
         +=
        
          PrySegmentation();
                
        
         else
        
          
        
         if
        
          (rbPryMeanShiftFiltering.Checked)
                    txtResult.Text 
        
         +=
        
          PryMeanShiftFiltering();
            }
    
            
        
         ///
        
          
        
         <summary>
        
         
            
        
         ///
        
          分水岭算法图像分割
            
        
         ///
        
          
        
         </summary>
        
         
            
        
         ///
        
          
        
         <returns>
        
         返回用时
        
         </returns>
        
         
    
        
                 
        
         private
        
          
        
         string
        
          Watershed()
            {
                
        
         //
        
         分水岭算法分割
        
         
    
        
                     Image
        
         <
        
         Gray, Int32
        
         >
        
          imageMarkers2 
        
         =
        
          imageMarkers.Copy();
                Stopwatch sw 
        
         =
        
          
        
         new
        
          Stopwatch();
                sw.Start();
                CvInvoke.cvWatershed(imageSource.Ptr, imageMarkers2.Ptr);
                sw.Stop();
                
        
         //
        
         将分割的结果转换到256级灰度图像
        
         
    
        
                     pbResult.Image 
        
         =
        
          imageMarkers2.Bitmap;
                imageMarkers2.Dispose();
                
        
         return
        
          
        
         string
        
         .Format(
        
         "
        
         分水岭图像分割，用时：{0:F05}毫秒。\r\n
        
         "
        
         , sw.Elapsed.TotalMilliseconds);
            }
    
            
        
         ///
        
          
        
         <summary>
        
         
            
        
         ///
        
          金字塔分割算法
            
        
         ///
        
          
        
         </summary>
        
         
            
        
         ///
        
          
        
         <returns></returns>
        
         
    
        
                 
        
         private
        
          
        
         string
        
          PrySegmentation()
            {
                
        
         //
        
         准备参数
        
         
    
        
                     Image
        
         <
        
         Bgr, Byte
        
         >
        
          imageDest 
        
         =
        
          
        
         new
        
          Image
        
         <
        
         Bgr, 
        
         byte
        
         >
        
         (imageSource.Size);
                MemStorage storage 
        
         =
        
          
        
         new
        
          MemStorage();
                IntPtr ptrComp 
        
         =
        
          IntPtr.Zero;
                
        
         int
        
          level 
        
         =
        
          
        
         int
        
         .Parse(txtPSLevel.Text);
                
        
         double
        
          threshold1 
        
         =
        
          
        
         double
        
         .Parse(txtPSThreshold1.Text);
                
        
         double
        
          threshold2 
        
         =
        
          
        
         double
        
         .Parse(txtPSThreshold2.Text);
                
        
         //
        
         金字塔分割
        
         
    
        
                     Stopwatch sw 
        
         =
        
          
        
         new
        
          Stopwatch();
                sw.Start();
                CvInvoke.cvPyrSegmentation(imageSource.Ptr, imageDest.Ptr, storage.Ptr, 
        
         out
        
          ptrComp, level, threshold1, threshold2);
                sw.Stop();
                
        
         //
        
         显示结果
        
         
    
        
                     pbResult.Image 
        
         =
        
          imageDest.Bitmap;
                
        
         //
        
         释放资源
        
         
    
        
                     imageDest.Dispose();
                storage.Dispose();
                
        
         return
        
          
        
         string
        
         .Format(
        
         "
        
         金字塔分割，用时：{0:F05}毫秒。\r\n
        
         "
        
         , sw.Elapsed.TotalMilliseconds);
            }
    
            
        
         ///
        
          
        
         <summary>
        
         
            
        
         ///
        
          均值漂移分割算法
            
        
         ///
        
          
        
         </summary>
        
         
            
        
         ///
        
          
        
         <returns></returns>
        
         
    
        
                 
        
         private
        
          
        
         string
        
          PryMeanShiftFiltering()
            {
                
        
         //
        
         准备参数
        
         
    
        
                     Image
        
         <
        
         Bgr, Byte
        
         >
        
          imageDest 
        
         =
        
          
        
         new
        
          Image
        
         <
        
         Bgr, 
        
         byte
        
         >
        
         (imageSource.Size);
                
        
         double
        
          spatialRadius 
        
         =
        
          
        
         double
        
         .Parse(txtPMSFSpatialRadius.Text);
                
        
         double
        
          colorRadius 
        
         =
        
          
        
         double
        
         .Parse(txtPMSFColorRadius.Text);
                
        
         int
        
          maxLevel 
        
         =
        
          
        
         int
        
         .Parse(txtPMSFNaxLevel.Text);
                
        
         int
        
          maxIter 
        
         =
        
          
        
         int
        
         .Parse(txtPMSFMaxIter.Text);
                
        
         double
        
          epsilon 
        
         =
        
          
        
         double
        
         .Parse(txtPMSFEpsilon.Text);
                MCvTermCriteria termcrit 
        
         =
        
          
        
         new
        
          MCvTermCriteria(maxIter, epsilon);
                
        
         //
        
         均值漂移分割
        
         
    
        
                     Stopwatch sw 
        
         =
        
          
        
         new
        
          Stopwatch();
                sw.Start();
                OpenCvInvoke.cvPyrMeanShiftFiltering(imageSource.Ptr, imageDest.Ptr, spatialRadius, colorRadius, maxLevel, termcrit);
                sw.Stop();
                
        
         //
        
         显示结果
        
         
    
        
                     pbResult.Image 
        
         =
        
          imageDest.Bitmap;
                
        
         //
        
         释放资源
        
         
    
        
                     imageDest.Dispose();
                
        
         return
        
          
        
         string
        
         .Format(
        
         "
        
         均值漂移分割，用时：{0:F05}毫秒。\r\n
        
         "
        
         , sw.Elapsed.TotalMilliseconds);
            }
    
            
        
         ///
        
          
        
         <summary>
        
         
            
        
         ///
        
          当改变金字塔分割的参数“金字塔层数”时，对参数进行校验
            
        
         ///
        
          
        
         </summary>
        
         
            
        
         ///
        
          
        
         <param name="sender"></param>
        
         
            
        
         ///
        
          
        
         <param name="e"></param>
        
         
    
        
                 
        
         private
        
          
        
         void
        
          txtPSLevel_TextChanged(
        
         object
        
          sender, EventArgs e)
            {
                
        
         int
        
          level 
        
         =
        
          
        
         int
        
         .Parse(txtPSLevel.Text);
                
        
         if
        
          (level 
        
         <
        
          
        
         1
        
          
        
         ||
        
          imageSource.Width 
        
         %
        
          (
        
         int
        
         )(Math.Pow(
        
         2
        
         , level 
        
         -
        
          
        
         1
        
         )) 
        
         !=
        
          
        
         0
        
          
        
         ||
        
          imageSource.Height 
        
         %
        
          (
        
         int
        
         )(Math.Pow(
        
         2
        
         , level 
        
         -
        
          
        
         1
        
         )) 
        
         !=
        
          
        
         0
        
         )
                    MessageBox.Show(
        
         this
        
         , 
        
         "
        
         注意：您输入的金字塔层数不符合要求，计算结果可能会无效。
        
         "
        
         , 
        
         "
        
         金字塔层数错误
        
         "
        
         );
            }
    
            
        
         ///
        
          
        
         <summary>
        
         
            
        
         ///
        
          当改变均值漂移分割的参数“金字塔层数”时，对参数进行校验
            
        
         ///
        
          
        
         </summary>
        
         
            
        
         ///
        
          
        
         <param name="sender"></param>
        
         
            
        
         ///
        
          
        
         <param name="e"></param>
        
         
    
        
                 
        
         private
        
          
        
         void
        
          txtPMSFNaxLevel_TextChanged(
        
         object
        
          sender, EventArgs e)
            {
                
        
         int
        
          maxLevel 
        
         =
        
          
        
         int
        
         .Parse(txtPMSFNaxLevel.Text);
                
        
         if
        
          (maxLevel 
        
         <
        
          
        
         0
        
          
        
         ||
        
          maxLevel 
        
         >
        
          
        
         8
        
         )
                    MessageBox.Show(
        
         this
        
         , 
        
         "
        
         注意：均值漂移分割的金字塔层数只能在0至8之间。
        
         "
        
         , 
        
         "
        
         金字塔层数错误
        
         "
        
         );
            }
        }
    }

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