model:要么cv2.GC_INIT_WITH_RECT或cv2.GC_INIT_WITH_MASK,这分别取决于你是用一个边框还是一个掩码初始化GrabCut。 OpenCV的GrabCut实现返回一个3元组: mask:应用GrabCut后的输出掩模 fgdMode:用于建模背景的临时数组(可以忽略此值) fgdModel:用于建模前景的临时数组(同样可以忽略此值) 首先让我们看看矩形模式。
OpenCV中的GrabCut算法是Graphcut算法的改进, Graphcut是一种直接基于图割算法的图像分割技术, 仅仅需要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, 算法依据《“GrabCut” - Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts》这篇文章来实现的。该算法利用了图像中的纹理(颜色)信息和边界...
我们可以通过k-mean算法分别把属于目标和背景的像素聚类为K类,即GMM中的K个高斯模型,这时候GMM中每个高斯模型就具有了一些像素样本集,这时候它的参数均值和协方差就可以通过他们的RGB值估计得到,而该高斯分量的权值可以通过属于该高斯分量的像素个数与总的像素个数的比值来确定。 OpenCV中的使用 实现步骤: 1.在图...
教程| OpenCV Grabcut对象分割 Grabcut介绍 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...
OpenCV实战——基于GrabCut算法的图像分割 1.GrabCut算法 2.图像分割实战 3.完整代码 相关链接 1.GrabCut算法 在OpenCV策略设计模式一节中，我们已经了解了颜色信息如何用于将图像分割成与场景特定元素相对应的区域。每类对象通常具有独特的颜色，通常可以通过识别相似颜色的区域来提取。OpenCV提供了一种流行的图像分割...
opencv网格化 opencv grabcut 一.Grabcut原理的讲解 附上大佬的讲解,个人觉得不错 二.GrabCut算法的实现步骤 1.在图片中定义(一个或者多个)包含物体的矩形。 2.矩形外的区域被自动认为是背景。 3.对于用户定义的矩形区域,可用背景中的数据来区分它里面的前景和背景区域。
OpenCV GrabCut掩码 是一种基于图像分割的算法,用于将图像中的前景对象从背景中分离出来。它通过使用用户提供的矩形框来指定前景和背景的初始估计,并通过迭代优化来获得更准确的分割结果。 该算法的主要步骤包括: 初始化:用户通过绘制矩形框来指定前景和背景的初始估计。 高斯混合模型(GMM)建模:使用GMM对前景和背景进行...
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 简介 OpenCV 中的 GrabCut 算法是依据《"GrabCut" - Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts》这篇文章来实现的。该算法利用了图像中的纹理 颜色 信息和边界 反差 信息 只要少量的用户交互操作即可得到比较好的分割结果。如果前景和背景之间的颜色反差不大 分割的效果不好 不过 这种情况...
这篇文章主要讲解了“OpenCV中怎么使用GrabCut实现抠图功能”,文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习“OpenCV中怎么使用GrabCut实现抠图功能”吧! 1、概述 grabCut( InputArray img, InputOutputArray mask, Rect rect, ...