opencv 图像分割 提取黑色区域 opencv 图像切割 (一)基本介绍 Graphcut是一种基于图论的分割方法,在计算机视觉领域中应用于前背景分割、医学处理、纹理分割及立体视觉灯方能,基于图论的分割技术是图像分割领域中新的研究热点,该方法基于能量优化算法,将图像分割问题转化为图的最小割优化问题。Grabcut是Graphcut算法的改...
1. 用 GrabCut 算法分割图像 GrabCut 算法比较复杂,计算量也比较大,但结果很精确,如果要从静态图像中提取前景物体(例如从图像中剪切一个物体,并粘贴到另一幅图像),最好采用 GrabCut 算法 算法原理:首先把所有未标记的像素临时标为前景(CV::GC_PR_FGD),基于当前的分类情况,算法把像素划分为多个颜色相似的组(...
OpenCV 4提供了利用Grabcut算法分割图像的grabCut()函数,该函数的函数原型在代码清单8-21中给出。 代码清单8-21 grabCut()函数原型void cv::grabCut(InputArray img,InputOutputArray mask,Rect rect,InputOutputArray bgdModel,InputOutputArray fgdMod...
1. 导入OpenCV库 要使用grabCut算法，首先需要导入OpenCV库。在Python中，可以使用以下语句导入OpenCV库：import cv2 2. 读取图像 接下来，需要读取需要进行分割的图像。可以使用OpenCV提供的imread函数来读取图像文件：img = cv2.imread('input.jpg')3. 初始化mask 初始化一个与原始图像大小相同的掩模（mask），用于...
1. 理解 OpenCV 抠图算法的基本原理 抠图算法的基本原理通常涉及图像分割技术,即将图像划分为前景和背景两部分。OpenCV 提供了多种图像分割算法,如 GrabCut、阈值分割、边缘检测等,这些算法可以根据图像的特征(如颜色、纹理、边缘等)来实现分割。 2. 学习并熟悉 OpenCV 中用于抠图的相关函数和方法 OpenCV 中常用的抠...
使用OpenCV3中最新出现的seamlessClone等函数我们也可以实现类似的效果。 第三课:结合grabcut和inpaint,实现人像去除 在OpenCV提供更多函数中,grabcut能够实现抠图,inpaint能够实现修补。那么把两者结合起来,就能够实现简单的“人像去除”功能,也就是框选一个人后,使用周围的景象对人像进行修补。虽然效果比不上PS,...
OpenCV图像处理-均值漂移&Grabcut分割 图像均值漂移 概述 ✔️ MeanShfit 均值漂移算法是一种通用的聚类算法,通常可以实现彩色图像分割。基本原理✔️ 对于给定的一定数量样本,任选其中一个样本,以该样本为中心点划定一个圆形区域,求取该圆… 阅读全文 ...
OpenCV学习之图像的分割与修复详解 ⽬录 背景 ⼀、分⽔岭法 ⼆、GrabCut法 三、MeanShift法 四、MOG前景背景分离法 五、拓展⽅法 六、图像修复 总结 背景 图像分割本质就是将前景⽬标从背景中分离出来。在当前的实际项⽬中，应⽤传统分割的并不多，⼤多是采⽤深度学习的⽅法以达到更好的效果...
OpenCV的2.4.7.版本生成了python的CV2模块,可以直接载入; 有兴趣的可以参考这个教程:http://blog.csdn.net/sunny2038/article/details/9080047不过可惜的是,这个教程只是针对CV2 的; Tips1:关于两种载入方法的区别: import numpy as np import cv2 as cv2 ...
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