根据我在如何在OpenCV中定义分水岭的标记？中阅读的解决方案，我正在尝试将分水岭应用于从netcdf（降水数据）提取的灰度数据（不是很明显，但不是全部黑色）。

这是一个黑白版本的数据（阈值为0），这样你可以更容易地看到，以及我想用来定义不同盆地的标记（基本上只是另一个降水更强烈的阈值）。

我正在运行的代码如下：

import os,sys,string
from netCDF4 import Dataset as nc
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as mpl
import scipy.ndimage as ndimage
import scipy.spatial as spatial
from skimage import filter
from skimage.morphology import watershed
from scipy import ndimage

filename=["Cmorph-1999_01_03.nc"]

nc_data=nc(filename[0])
data=nc_data.variables["CMORPH"][23,0:250,250:750]
new_data=np.flipud(data)
ma_data=np.ma.masked_where(new_data<=0,new_data)
ma_conv=np.ma.masked_where(new_data<=2,new_data)

## Borders
tmp_data=ma_data.filled(0)
tmp_data[np.where(tmp_data!=0)]=255
bw_data=tmp_data.astype(np.uint8)
border = cv2.dilate(bw_data, None, iterations=5)
border = border - cv2.erode(border, None)

## Markers
tmp_conv=ma_conv.filled(0)
tmp_conv[np.where(tmp_conv!=0)]=255
bw_conv=tmp_conv.astype(np.uint8)
lbl, ncc = ndimage.label(bw_conv)
lbl = lbl * (255/ncc)
lbl[border == 255] = 255
lbl = lbl.astype(np.int32)

## Apply watershed
cv2.watershed(ma_data, lbl)

lbl[lbl == -1] = 0
lbl = lbl.astype(np.uint8)
result = 255 - lbl

我有以下错误的分水岭在opencv-2.4.11/模块/imgproc/src/分段. cpp：

error: (-210) Only 8-bit, 3-channel input images are supported in function cvWatershed

对于我在网上看到的，这是由于灰度数据是2D图像，分水岭需要3D图像（来自RGB）。事实上，我用jpg图像尝试了脚本，我工作得很好。这里提到了这个问题，但给出的答案最终被拒绝了。我找不到任何最近的链接来回答这个问题。

为了解决这个问题，我从2Dnew_data创建了一个3D数组：

new_data = new_data[..., np.newaxis]
test=np.append(new_data, new_data, axis=2)
test=np.append(new_data, test, axis=2)

但是，正如预期的那样，它没有解决问题（相同的错误消息）。

我还试图从matplotlib保存情节以获取RGB数据：

fig = mpl.figure()
fig.add_subplot(111)
fig.tight_layout(pad=0)
mpl.contourf(ma_data,levels=np.arange(0,255.1,0.1))
fig.canvas.draw()
test_data = np.fromstring(fig.canvas.tostring_rgb(), dtype=np.uint8, sep='')
test_data = test_data.reshape(fig.canvas.get_width_height()[::-1] + (3,))

但是创建的test_data的大小不同于ma_data（我无法摆脱标签）。

所以，我就卡在这里了，理想情况下，我想直接在2D灰度图像上应用分水岭和/或尽可能限制操作次数。