Watershed セグメント化に関してよくある質問
どのようにして255個以上のゾーンにラベルを付けることができますか？
Watershed変換では、8ビットおよび16ビット画像が使用できます。8ビット画像のラベル数は最大255です。255を超えるゾーンは255で飽和されます。また、16ビットのグレースケール画像のラベル数は最大32766です。8ビット画像が255以上のラベルを必要とする場合は、Watershedセグメント化のステップを行う前に、その画像を16ビット画像にキャストします。
8ビット画像で最大255個のみのゾーンしかラベルを付けられない場合、255を超えるゾーンが検出された場合はゾーンの数の結果は正確でしょうか？
Watershedセグメント化は、ゾーン数が特定のビット深度の最大ラベル数より大きい場合でも、正確なゾーン数を返します。
Watershed変換の出力を使用して、接触しているオブジェクトを分離できますか？
Watershedセグメント化アルゴリズムは、画像の地形的な面に基づいて画像を分割します。 画像は、重複していないセグメントに分離されます。各セグメントには固有の粒子が含まれます。セグメント化ラインをマスク処理して接触している粒子を分離させるには、以下の手順に従ってください。
- 画像バッファステップ（画像→画像バッファ）でバイナリ画像のコピーをバッファ#1に格納します。
- ダニエルソンオプションバイナリ→上級モフォロジー→ダニエルソン）を使用して、オブジェクトの境界との最短距離に等しいグレースケール値を各ピクセル値に割り当てます。
- 画像を分割するには、Watershedセグメント化ステップ（グレースケール→Watershedセグメント化）を使用します。
- 画像バッファステップでWatershed画像をバッファ#2に格納します。
- 画像バッファステップを使用して、バッファ#1から2値化画像を回収します。
- マスクバッファステップ（グレースケール→演算→マスク）を使用して、Watershed画像で2値化画像をマスク処理します。