如何在openCV python中结合canny边缘实现分水岭？

问题描述

我有以下图片：

我的总体目标是使用 openCV 找出管壁上残留物层的平均厚度。我所指的图层由下图中的红色箭头表示：

我最初的想法是使用精明的边缘来尝试找到边缘并区分我想要的层和外层。为此，我将图像转换为灰度并通过（强）高斯滤波器，试图从图像中去除不需要的边缘，同时保持所需的边缘。然后我使用 cv2.Canny 命令，确定阈值以获得模糊图像中存在的边缘。我得到了一个不错的结果，如下图所示：

现在的问题是：我不知道该怎么办了。我的想法是在精明的边缘之间“填充空白空间”的管道的不同层进行分水岭。在那之后，我需要以某种方式找到我想要的层的厚度，我又不知道该怎么做。我发现有人似乎能够填充精明边缘之间的阴影渐变的唯一帖子是这个：OpenCV Canny + Watershed，其中该人显然使用精明边缘而不是阈值来填充渐变着色。然而，他的代码是用 C++ 编写的，我不太确定我理解他是如何做到的，或者我如何用 Python 做类似的事情。

这是我的代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import cv2 as cv

path_in = ('test.jpeg')
            
img=cv.imread(path_in)

img_OG = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY) #transforms in grey

img_blur = cv.GaussianBlur(img_OG,(13,13),0) #strong gaussian filter


######## Canny Edge detection

img_edged = cv.Canny(img_blur,38,77)
cv.imshow('canny edge',img_edged)"

我们将不胜感激任何帮助。

解决方法

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