摘要：
图像被划分为多个同质区域。分水岭算法是一种图像区域分割方法。在分割过程中，它会将相邻像素之间的相似度作为重要的参考依据，从而将具有相似空间位置和相似灰度值的像素连接起来，形成闭合轮廓。闭包是分水岭算法的一个重要特征。该算法将使用标记传递的轮廓作为种子，根据分水岭算法的规则判断图像上的其他像素，并界定每个像素的区域属性，直到图像上的所有像素都被处理。
将图像分割为多个同质区域，
分水岭算法是一种图像区域分割法，在分割的过程中，它会把跟临近像素间的相似性作为重要的参考依据，从而将在空间位置上相近并且灰度值相近的像素点互相连接起来构成一个封闭的轮廓，封闭性是分水岭算法的一个重要特征。
watershed原理：对图像中部分区域做标记，表明已知，根据这个已知区域确定其他区域（参考点问题）
void watershed( InputArray image, InputOutputArray markers );第一个参数 image，必须是一个8bit 3通道彩色图像矩阵序列（32位整形），第一个参数没什么要说的。关键是第二个参数 markers，
意说的是在执行分水岭函数watershed之前，必须对第二个参数markers进行处理，它应该包含不同区域的轮廓，每个轮廓有一个自己唯一的编号，轮廓的定位可以通过Opencv中findContours方法实现，这个是执行分水岭之前的要求。
接下来执行分水岭会发生什么呢？算法会根据markers传入的轮廓作为种子（也就是所谓的注水点），对图像上其他的像素点根据分水岭算法规则进行判断，并对每个像素点的区域归属进行划定，直到处理完图像上所有像素点。而区域与区域之间的分界处的值被置为“-1”，以做区分。
简单概括一下就是说第二个入参markers必须包含了种子点信息。