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...
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...
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。
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 ...
现在我们采用OpenCV的grabcut算法。OpenCV具有函数cv.grabCut()。我们将首先看到它的参数: img - 输入图像 mask - 这是一个蒙版图像,我们指定哪些区域是背景,前景或可能的背景/前景等。它由以下标志完成,cv.GC_BGD,cv.GC_FGD,cv.GC_PR_BGD,cv.GC_PR_FGD,或者只是将0,1,2,3传递给图像。 rect - 它是矩...
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...
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...
调用GrabCut算法: 使用grabCut函数进行图像分割,初始模式为GC_INIT_WITH_RECT。 提取前景: 通过掩码图像提取前景区域。 创建结果图像: 创建一个黑色背景的图像,并将前景复制到该图像中。 显示结果: 使用imshow函数显示结果图像。 4. 总结 本文介绍了如何使用C++和OpenCV中的GrabCut算法来实现图像抠图。通过简单的用户...