算法会根据markers传入的轮廓作为种子(也就是所谓的注水点),对图像上其他的像素点根据分水岭算法规则进行判断,并对每个像素点的区域归属进行划定,直到处理完图像上所有像素点。而区域与区域之间的分界处的值被置为“-1”,以做区分。 简单概括一下就是说第二个入参markers必须包含了种子点信息。Opencv官方例程中使用鼠标划线标
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...
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...
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...
OpenCV学习(21) Grabcut算法详解 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 grab cut算法详细描述见资料中的pdf文件:“GrabCut” — Interactive Foreground Extraction using Iterated ...
Grabcuts算法图像分割案例代码如下: import cv2 import numpy as np #绘制前景/背景标识线标志 drawing = False # 定义GrabCut类,作用是设置一些参数 class GrabCut: def __init__(self, t_img): self.img = t_img self.img_raw = img.copy() self.img_width = img.shape[0] self.img_height = ...
现在我们使用OpenCV进行抓取算法。OpenCV为此具有功能**cv.grabCut**(),我们将首先看到其参数: - img - 输入图像 - mask - 这是一个掩码图像,在其中我们指定哪些区域是背景,前景或可能的背景/前景等。这是通过以下标志完成的:cv.GC_BGD,cv.GC_FGD, cv.GC_PR_BGD,cv.GC_PR_FGD,或直接将0,1,2,3传递...
读取图像:使用OpenCV读取需要处理的图像。 初始化模型:创建GMM模型和临时数组。 用户标记:通过矩形框或线条标记前景和背景。 应用算法:调用cv2.grabCut函数应用GrabCut算法。 提取前景:根据分割结果提取前景图像。 保存结果:将分割结果保存为图像文件。 代码示例:完整操作流程 ...
GrabCut前景提取 前景提取,说白了就是抠图,那这肯定是人来抠图就准确了,但是有的时候工作量很大,需要实现自动抠图,当然自动抠图可能效果不好,这个时候可能需要人工进行一些小的修正。 前景提取说白了也就是聚类,不过特征至少有空间位置,BGR通道的值,还有连通性等等一系列特征,根据这些特征把框内的像素点最终聚为两...
GrabCut算法在实际应用中具有广泛的应用,例如人像抠图、物品抠图等。通过调整矩形区域和参数,我们可以实现不同场景下的自动抠图。此外,我们还可以将GrabCut算法与其他图像处理技术结合,实现更复杂的图像处理任务。 五、总结 本文介绍了如何使用Python和OpenCV实现自动抠图功能,包括GrabCut算法的基本原理、代码实现和实际应用...