开发环境：win10，X86架构，基于Matlab2018b
    整体代码思路：

    1. Image = imread('cell1.jpg');
    2. figure(1),subplot(231),imshow(Image);
    3. title('原图');
    5. Theshold = graythresh(Image);%取得图象的全局域值
    6. Image_BW = im2bw(Image,Theshold);%二值化图象
    7. subplot(232),imshow(Image_BW);
    8. title('初次二值化图像');imwrite(Image_BW,'初次二值化图像_1.jpg');
    9. Image_BW_medfilt= medfilt2(Image_BW,[9 9]);
    10. subplot(233),imshow(Image_BW_medfilt);
    11. title('中值滤波后的二值化图像');imwrite(Image_BW_medfilt,'中值滤波后的二值化图像_1.jpg');
    12. Optimized_Image_BW = Image_BW_medfilt|Image_BW;
    13. subplot(234),imshow(Optimized_Image_BW);
    14. title('进行“或”运算优化图像效果');imwrite(Optimized_Image_BW,'进行“或”运算优化图像效果_1.jpg');%通过“初次二值化图像”与“中值滤波后的二值化图像”进行“或”运算优化图像效果
    15. Reverse_Image_BW = ~Optimized_Image_BW;
    16. subplot(235),imshow(Reverse_Image_BW);
    17. title('优化后二值化图象取反');imwrite(Reverse_Image_BW,'优化后二值化图象取反_1.jpg');
    18. %填充二进制图像的背景色，去掉细胞内的黑色空隙
    19. Filled_Image_BW = bwfill(Reverse_Image_BW,'holes');
    20. subplot(236), imshow(Filled_Image_BW);
    21. title('已填充背景色的二进制图像');imwrite(Filled_Image_BW,'已填充背景色的二进制图像_1.jpg');
    22. %对图像进行开运算，去掉细胞与细胞之间相粘连的部分
    23. SE = strel('disk',5);
    24. Open_Image_BW = imopen(Filled_Image_BW,SE);
    25. figure(2), subplot(131),imshow(Open_Image_BW);
    26. title('开运算后的图像');imwrite(Open_Image_BW,'开运算后的图像_1.jpg');
    28. X2=~Open_Image_BW;
    29. Qt=bwdist(X2);
    30. L2=watershed(-Qt,8);
    31. I=L2==0;
    32. I2= Open_Image_BW&~I;
    33. W2=bwareaopen(I2,200);%去除小面积
    34. melt_W2 = melt( W2,6 );
    35. subplot(132),imshow(melt_W2);title('分水岭分割后的图像');imwrite(W2,'分水岭分割后的图像_1.jpg');
    38. %细胞不密集时需要对遗漏的单细胞进行补充
    39. W3=Open_Image_BW-W2;
    40. W4_1=bwareaopen(W3,150);%去除分水岭间隙产生的小面积
    41. se1= strel('rectangle',[1 10]); 
    42. W4_2= imerode(W4_1, se1);%腐蚀掉分水岭间隙产生的大面积的竖条
    43. se2= strel('disk',1); 
    44. W4= imdilate(W4_2, se2);%对得到的遗漏的单个细胞进行膨胀
    45. W5=W4+melt_W2;
    46. subplot(133),imshow(W5),title('优化后的分水岭后图像');imwrite(W5,'优化后的分水岭后图像_1.jpg');
    47. save 分割.mat W5
    49. %-----------------------------------------------
    50. %-------------开始计算细胞数--------------------
    51. %-----------------------------------------------
    52. [Label,Number]=bwlabel(W5,8);%初步取得细胞个数
    53. Array = bwlabel(W5,8);%取得贴标签处理后的图像
    54. Sum = zeros(Number);
    55. %依次统计贴标签后数组
    56. for i=1:Number
    57. [r,c] = find(Array==i);%获取相同标签号的位置，将位置信息存入[r,c]
    58. rc = [r c];
    59. Num = length(rc);%取得vc数组的元素的个数
    60. Sum([i])=Num;%将元素个数存入Sum数组
    61. end
    62. N = 0;
    63. %假如Sum数组中的元素大于了1000小于1500；表示有两个细胞相连，1500-2000，三个细胞；2000-2500，四个细胞，2500以上5个细胞（可以根据实际图像更改）
    64. for i=1:length(Sum)
    65.    if (Sum(i))<500
    66.         N;
    67.    else if 1000<(Sum(i)) < 1500
    68.             N = N+1;
    69.         else if 1500<(Sum(i))<2000
    70.                  N=N+2;
    71.              else if 2000<(Sum(i))<2500
    72.                       N=N+3;
    73.                  else N=N+4;
    74.                  end
    75.             end
    76.        end
    77.    end
    78. end
    79. %-------------------------------------------
    80. %------------------统计最终细胞数-----------
    81. %-------------------------------------------
    82. Number2 = Number+N;
    83. figure(3);
    84. imt=imread('cell1.jpg');
    85. edgeshow(W5,imt);

    效果图片：

    1.jpg