分水岭

分水岭算法是一种图像分割技术，它模仿地理景观，如山脊、山谷和盆地，来识别图像中不同的物体。关键概念是测地线距离，它在图像灰度空间中代表像素高度的地理结构，灰度值高的像素连成山脊，而分水岭线则是这些山脊的分界线。

在图像处理中，通过设定灰度阈值，将像素分为淹没的山谷（局部最小值）和分水岭线。随着阈值逐渐升高，水分会填充每个孤立的山谷，直到形成大坝阻止水流入其他山谷，从而实现图像的分割。在这个过程中，像素被划分为相邻且灰度值相似的区域。

然而，过度分割是分水岭算法可能面临的挑战，尤其在存在噪声或复杂结构时。为解决这个问题，OpenCV中的分水岭算法通常结合距离转换和标记来优化。首先，使用二值化和形态学操作来预处理图像，然后应用分水岭算法对不确定区域进行标记。通过距离变换，我们可以确定硬币等目标的边界，最后使用cv2.connectedComponents()函数对标记进行处理，以便于后续的分割和显示。

总的来说，分水岭算法通过模拟地形概念，通过灰度值和距离信息，有效地对图像进行分割，但需要处理好阈值选择和标记优化，以避免过度分割。