OpenCV-Python系列之GrabCut算法 常情况下,我们需要图像进行前景后景进行分离,有的时候也许我们仅仅是需要前景。本次教程我们将介绍GrabCut算法进行交互式前景提取。 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...
GrabCut算法由英国剑桥微软研究院的Carsten Rother,Vladimir Kolmogorov和Andrew Blake设计。在他们的论文:"GrabCut": interactive foreground extraction using iterated graph cuts中提出了一种基于最小用户交互的前景提取算法,其结果为GrabCut。 从用户的角度来看,它是如何工作的?最初用户在前景区域周围绘制一个矩形(前景...
GrabCut算法,由Carsten Rother、Vladimir Kolmogorov和Andrew Blake在2004年提出,是一种高效的交互式图像分割方法。本文将详细介绍如何在Python中使用OpenCV库实现GrabCut算法进行人像分割。 环境准备 首先,确保你的Python环境中安装了OpenCV库。如果未安装,可以通过pip安装: pip install opencv-python GrabCut算法原理 GrabC...
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...
opencv分水岭实践 opencv有一个例子,这个例子是分割相互接触的物体。 得到的结果一定是相互接触的。 除去白点噪声,可以用开操作。如果里面有黑色的孔洞,可以用闭操作去除。上面的意思就是说因为结果是连着的,所以其实物体的边界是不太确定的。 先用开操除去了一些噪点,其实iterations=1或者2结果都一样。这上面前景的...
本文将介绍如何使用 Python 的 OpenCV 库实现 GrabCut 算法,并通过示例代码和详细的步骤说明帮助大家更好地理解这一过程。 GrabCut 算法的基本原理 GrabCut 算法的核心思想是构建一个图模型,其中每个像素作为节点,通过相似性来表示节点之间的连接。该算法要求用户事先提供一个初步的分割,即画出一个矩形框以定义前景...
在本文中,我将向你介绍如何使用Python实现GrabCut算法来实现人像分割。GrabCut算法是一种基于图像分割的算法,它能够将图像中的前景和背景进行分离。通过这种算法,我们可以将人物从背景中提取出来,方便后续的图像处理和分析。 2. 实现步骤 下面是使用GrabCut算法实现人像分割的步骤概览。我们将使用OpenCV库来实现这些步骤...
mask, bgdModel, fgdModel = cv2.grabCut(img, mask, rect, bgdModel, fgdModel, iterCount[, mode])
其实可以用opencv提供的窗口函数自己写一个取前景; 使用致敬的空模型来运行GrabCUt算法,实际上是用一个矩形框来初始化这个操作: cv2.grabCut(img,mask,rect,bgdModel,fgdModel,5,cv2.GC_INIT_WITH_RECT) fgbModel后面是一个算法的迭代次数 之后mask编程0~3之间的值,值中0~2转换为01和3转为1 保存在mask2中...
python opencv图像处理算法之GrabCut算法(python编程) GrabCut算法 通常情况下,我们需要图像进行前景后景进行分离,有的时候也许我们仅仅是需要前景。本次教程我们将介绍GrabCut算法进行交互式前景提取。 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。