也就是说你只需要框选目标,那么在方框外的像素全部当成背景,这时候就可以对GMM进行建模和完成良好的分割了。即Grab Cut允许不完全的标注. Grabcut 算法的基本步骤: Grabcut的相关API: void grabCut( InputArray img, //输入图像,必须是8位3通道图像,在处理过程中不会被修改 InputOutputArray mask, //掩码图像,...
其基本原理是通过迭代的方式,不断优化一个掩码(mask)来逐步缩小前景物体的范围,并逐渐将背景物体分离出来。 在GrabCut算法中,首先需要提供一个初始的掩码,这个掩码通常是一个矩形区域,用于表示需要分割的前景物体。然后,算法会根据这个掩码以及图像中的颜色信息,计算出一个概率矩阵,用于表示每个像素点属于前景物体的...
GrabCut是graph cut的改进版,是迭代的graph cut。该算法利用了图像中的纹理(颜色)信息和边界(反差)信息,只要小量的用户交互操作即可得到比较好的分割效果。 在整个过程发什么了什么呢? 1、用户输入一个矩形。矩形外的所有区域肯定是背景。矩形框内的东西是未知的。同样用户确定前景和背景的任何操作都不会被程序改变。
12.12-Grabcut原理与演示应用-代码演示是【opencv教程】终于有人把opencv讲清楚了!,三天从入门到成神,附赠课件资料,助力大厂指路的第12集视频,该合集共计16集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
opencv::Grabcut原理 待续
课程简介 基于OpenCV**版本3.2 讲述,详细解释了KMeans、高斯混合模型(GMM)、分水岭变换、Grabcut等算法基本原理与在图像分割中的应用,基于OpenCV相关API演示每种图像分割方法,通过证件照背景融合替换与视频背景融合替换两个真实案例,讲述了图像分割在实际应用场景中的实现与演示。贾志刚...
关于GrabCut的基本原理和应用,以下哪些说法是正确的?() A.基于图论的分割方法 B.用于前背景分割和抠图 C.通过最小割找到最佳分割 D.需要手动初始化前景和背景 你可能感兴趣的试题 多项选择题 关于FLANN算法,以下哪些说法是正确的?() A.FLANN用于关键点匹配 ...
grabcut采用graph cut图分割和最大流技术的一种交互式图像分割技术,不吹牛逼了,接触opencv 10来天,就这点墨水了,直接言归正传,在学习了https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8534954,大牛的文章后,有点感悟,所以记录下来,若有人看见了,就当做好玩的吧。
基于OpenCV**版本3.2 讲述,详细解释了KMeans、高斯混合模型(GMM)、分水岭变换、Grabcut等算法基本原理与在图像分割中的应用,基于OpenCV相关API演示每种图像分割方法,通过证件照背景融合替换与视频背景融合替换两个真实案例,讲述了图像分割在实际应用场景中的实现与演示。