【1分水算法】屋頂1分水算法大公開！快速算出屋頂排水量

**	特徵	屋頂坡度	雨水豐沛地區	屋面類型	**
		高，稱為幾分水	是，坡度大	傳統青瓦
		低，稱作起三分的水	否，坡度小	石棉瓦、彩鋼瓦

分水嶺算法

原理

分水嶺概念：將圖像視為地形，具有三維座標（空間和強度）。
* 局部最小值點：盆地最低點
* 盆地其他點：水滴彙聚到局部最小點
* 分割點：盆地交接點，水滴概率流向任一盆地
* 分水嶺：區域最小值點的匯水盆地集合
* 分水線：分水嶺的邊界，出現在水位上升時各水壩頂部的交線

水壩構建

逐層淹沒地形，在灰度處理下，低於當前層的像素被淹沒。

• 分離水域：水位上升過程，相鄰水域之間可能由距離變近而連接。
• 膨脹交點：對連接水域進行膨脹，尋找交點構建堤壩。
• 適當連通：堤壩位置應位於當前淹沒區域內。

最小深度控制過度分割

• 聚水盆深度：海拔最低點與水面高度差值
• 合併條件：水域連接時，若深度均低於最小深度，則合併。
• 控制分割程度：調整最小深度。

OpenCV 實現

• 標記輸入：使用 findContours 標記需要分割的區域，負值表示背景。
• 分水嶺：
  • 輸入：原圖、標記圖
  • 輸出：輸出結果，標記像素為“種子”值，區域間為 -1。

應用

• 分割區域，例如圖像中的物體、細胞組織。
• 節點距離圖像分割，例如判斷神經細胞形態。
• 醫療影像分割：病灶檢測、器官分離。

1分水算法

1分水算法是一種常見的空間分割算法，用於在計算幾何中將數據點分成不同的區域。它通過一個簡單的遞迴過程將點分組成越來越小的集合，直到每個集合中的點都滿足一定的距離條件。

演算法流程

1分水算法的流程如下：

1. 選取一個初始點作為羣集中心。
2. 找出與羣集中心距離小於閾值 D 的所有點，並將這些點分配到該羣集。
3. 將未分配的點分配到距離最近的羣集。
4. 如果任何羣集包含的點超過閾值 N，則將該羣集進一步分割。

以下表格總結了 1 分水算法的流程：

步驟	描述
1	選擇初始中心點
2	分配距離小於 D 的點到羣集
3	分配未分配的點到最近羣集
4	分割包含超過 N 個點的羣集

時間複雜度

1 分水算法的時間複雜度取決於輸入點的數量 n 以及距離閾值 D 和羣集大小閾值 N。以下是算法不同場景下的時間複雜度：

場景	時間複雜度
n 大，D 和 N 相對較小	O(n log n)
n 大，D 和 N 相對較大	O(n^2)

應用

1 分水算法廣泛應用於許多領域，包括：

• 影像處理
• 模式識別
• 數據分析
• 地理資訊系統

優點和缺點

優點：

• 簡單易於實現
• 能夠產生羣集邊界
• 適用於各種距離指標

缺點：

延伸閲讀…

請問屋面幾分水怎麼計算呢？另外有公式嗎？

房屋分水怎麼計算？自建房瓦屋面分水 – Bilibili

• 結果可能依賴於初始中心點的選擇
• 在某些情況下時間複雜度較高
• 可能產生不同大小的羣集