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(=...
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(=...
OpenCV提供了一种流行的图像分割算法——GrabCut算法的实现。GrabCut是一种复杂且计算量大的算法，但它通常会得到非常准确的结果。该算法特别适合提取图像中的前景对象，例如，将目标对象从一张图片剪切并粘贴到另一张图片中。2.图像分割实战 cv::grabCut函数的使用方法非常简单，只需要输入一个图像并将其中的一些像...
GrabCut是一种基于图切割的图像分割方法。GrabCut算法是基于Graph Cut算法的改进。 基于要被分割对象的指定边界框开始,使用高斯混合模型估计被分割对象和背景的颜色分布(注意,这里将图像分为被分割对象和背景两部分)。简而言之,就是只需确认前景和背景输入,该算法就可以完成前景和背景的最优分割。 该算法利用图像中纹...
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。
二、OpenCV中grabCut算法函数: 一、理论概述 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,与KMeans与MeanShift等图像分割方法不同。 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...
【摘要】 计算机视觉算法中的GrabCut图像分割(GrabCut Image Segmentation)引言图像分割是计算机视觉领域的一个重要任务,它的目标是将图像中的像素分成不同的区域或对象。GrabCut是一种经典的图像分割算法,它基于图割理论和高斯混合模型,能够有效地将图像中的前景和背景进行分离。本文将介绍GrabCut算法的原理和步骤,并讨...
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...
GrabCut是一种基于图切割的图像分割方法。GrabCut算法是基于Graph Cut算法的改进。 基于要被分割对象的指定边界框开始,使用高斯混合模型估计被分割对象和背景的颜色分布(注意,这里将图像分为被分割对象和背景两部分)。简而言之,就是只需确认前景和背景输入,该算法就可以完成前景和背景的最优分割。
Grafana就是计算出来的step的算法 grabcut算法原理 grab cut算法是graph cut算法的改进。在理解grab cut算之前,应该学习一下graph cut算法的概念及实现方式。 我搜集了一些graph cut资料:http://yunpan.cn/QGDVdBXwkXutH “GrabCut” — Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts...