尽管GrabCut是一种OpenCV实现的基于图论的分割,但图像分割可以看成pixel labeling(像素标记)问题,目标(s-node)的label设为1,背景(t-node)的label设为0,这个过程可以通过最小化图割来最小化能量函数得到。在GrabCut中图像的能量可以表示为区域项和边界项之和。数据项(Data Term)描述了像素标签与实际图像数据之间的...
基础学习笔记之opencv(16):grabcut使用例程 前言 grabcut是在graph cut基础上改进的一种图像分割算法,它同样是基于图割理论的,关于图割的简单介绍可以参考本人前面的博文:一些知识点的初步理解_8(Graph Cuts,ing...)。稍微看了下grabcut方面的论文,论文中一般都是在graph cut上作改进,比如说引入了GMM模型等。同...
在以上代码中，GrabCut算法能够通过指定包含感兴趣对象的矩形来提取前景对象。或者，也可以将值cv::GC_BGD和cv::GC_FGD分配给输入图像的某些特定像素，这些像素通过使用蒙版图像作为cv::grabCut函数的第二个参数提供，然后指定GC_INIT_WITH_MASK作为输入模式标志。例如，可以通过要求用户以交互方式标记图像中的一些元素...
mask——掩码图像,如果使用掩码进行初始化,那么mask保存初始化掩码信息;在执行分割的时候,也可以将用户交互所设定的前景与背景保存到mask中,然后再传入grabCut函数;在处理结束之后,mask中会保存结果。mask只能取以下四种值: GCD_BGD(=0),背景; GCD_FGD(=1),前景; GCD_PR_BGD(=2),可能的背景; GCD_PR_FGD(=...
publicstaticvoidgrabCut(Mat img,Mat mask,Rect rect,Mat bgdModel,Mat fgdModel,int iterCount,int mode) 参数一:img,输入的待分割图像。必须是8位三通道。 参数二:mask,输入/输出8位单通道掩码图像。图像中像素值取值及其含义如下。 标志位值含义GC_BGD0一个明显为背景的像素GC_FGD1一个明显为前景(对象)...
Grabcut算法是重要的图像分割算法,其使用高斯混合模型估计目标区域的背景和前景。该算法通过迭代的方法解决了能量函数最小化的问题,使得结果具有更高的可靠性。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...
Grabcuts是一种交互式前景提取算法,OpenCV允许读者在待分割的图像周围提供矩形框,矩形框之外的部分属于背景,此时不用指定前景。读者也可以使用一个全局掩膜,将图像的像素点分为确定前景、确定背景以及疑似前景和疑似背景,这样确定区域将被算法用于将疑似区域进行分割。
Grabcut是基于图割(graph cut)实现的图像分割算法,它需要用户输入一个bounding box作为分割目标位置,实现对目标与背景的分离/分割,这个跟KMeans与MeanShift等图像分割方法有很大的不同,但是Grabcut分割速度快,效果好,支持交互操作,因此在很多APP图像分割/背景虚化的软件中可以看到其身影。
Grabcut主要是一种交互式分割算法,用户需要圈出自己想要分割的东西,grabcut会迭代地将其分割出来,并且迭代过程中用户可以交互。下图实验中只是圈出矩形,并未交互,可以看出算法效果还是非常鲁棒的。 ...opencv用于医学图像分割 初衷 最近比较闲,跟同学聊天讲到他的课题:医学图像分割,提取左心室区域。 我就好奇要了...
OpenCV 提供了一个内置函数 cv2.grabCut() 来实现 GrabCut 算法。这提供了两种模式，具有矩形或具有如上所述的掩模。语法如下。mask,bgdModel,fgdModel=cv2.grabCut(img,mask,rect,bgdModel,fgdModel,iterCount[,mode])img：输入8位3通道图像mask： 8 位、单通道图像。在矩形模式的情况下，输入掩码用 0 初始...