我有来自Kinect的RGB和深度图像作为png格式 . 我正在尝试使用分水岭分割深度数据，但我不知道如何将两种数据结合起来并获得更准确的结果 . 我检查了一些文件，但我不理解结果，或者找不到专门针对分水岭算法编写的解决方案 . 如何将深度数据作为分割过程的参考点？
我正在使用MatLab的图像处理工具箱 .
图像来自Nathan Silberman等 . Silberman's website的数据库
下面显示了一个示例RGB图像及其对应的深度文件（请注意，深度图像，最初是二进制图像，将转换为uint8）：
更新：我尝试通过获取每个通道（红色，绿色，蓝色和深度）并计算其权重，从RGB源和深度数据创建加权灰度图像;然后包括与每个相应像素的权重相乘的值 . 但是得到的灰度图像并没有显着改善结果 . 它并不比单独基于RGB的分割更好 . 如果我遵循这种方法，我还能做些什么呢？或者，如何查看深度数据的效果？
1 回答
除非您上传时出错，否则深度图像为黑色并且不包含任何深度数据 . 请记住（荷兰语）你在这里比较苹果和梨 . Whatershed图像不是深度图像，它们是轮廓的提取 .
然后有一个下一个出错的地方，深度图像有较低的结果然后是彩色图像 . 对于kinect v2，其唯一的512x424，并且kinect的真实深度视觉甚至低于其返回的位图大小（它是低res深度并且不是每个像素都是测量的结果，与kinect v2相比） . 但是后来v2的视频输出效果更好 .
如果你想要更好的rgb图像分水岭，那么平均多个相机帧以摆脱相机噪音 .
PS我建议你下载windows kinect sdk并查看随附的样本 .