这期视频中大家可以看到OpenCV中特别好用的抠图功能,grabcut代码下载链接:链接: https://pan.baidu.com/s/1P48nRwGj9_Giqw6dRWlA-Q?pwd=u67r 提取码: u67r --来自百度网盘超级会员v4的分享, 视频播放量 1593、弹幕量 0、点赞数 15、投硬币枚数 8、收藏人数 41、转发人数 1
cv::GC_INIT_WITH_MASK //用掩码初始化grabCut cv::GC_EVAL//执行分割 四.关于Grabcut的实例 程序效果:在原图上,用鼠标框选出一块矩形区域,按下“n”键,会将目标从原图中抠选出来,并显示。同时控制台会打印Grabcut的运行次数 附上源码: AI检测代码解析 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream...
iterCount:GrabCut在对前景和背景建模时执行的迭代次数。迭代次数越多,GrabCut运行的时间越长,理想情况下,结果会更好。 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 fgdMo...
然后可以使用cv2.grabCut提取前景 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 bgdmodel=np.zeros((1,65),np.float64)fgdmodel=np.zeros((1,65),np.float64)# grabCut算法进行图像分割 cv2.grabCut(src,mask,rect,bgdmodel,fgdmodel,11,mode=cv2.GC_INIT_WITH_RECT)mask2=np.where((mask==1)...
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...
OpenCV 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 ...
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,用来确定哪些区域是背景,前景,可能是背景, 可能是前景等 //mask既可以作为输入也可以作为输出。作为输入时,mode要 ...
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...
【教程】OpenCV+Python计算机视觉入门 · 83篇 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。
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。