Grabcut 算法主要运用于计算机视觉中的前背景分割,立体视觉和抠图等。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. 1. Grabcut 的目标和背景的模型是RGB三通道的混合高斯模型GMM; 2. Grab Cut为一个不断进行分割估计和模型参数学习的交互迭代过程; 3.
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...
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 Graph Cuts grab cut算法是一种基于图...
cv::GC_INIT_WITH_RECT //用矩阵初始化grabCut 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: #include <openc...
Grabcut算法是重要的图像分割算法,其使用高斯混合模型估计目标区域的背景和前景。该算法通过迭代的方法解决了能量函数最小化的问题,使得结果具有更高的可靠性。OpenCV 4提供了利用Grabcut算法分割图像的grabCut()函数,该函数的函数原型在代码清单8-21中给出。
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 = ...
Grabcut GraphCut需要用户提供精确的前景背景的种子,而且当提供的种子无法覆盖所有分布时,必然会影响分割的准确度。为了解决这个问题,微软研究室提出了更加快捷高效的GrabCut分割算法。GrabCut需要用户提供一个矩形,矩形内包含前景,而矩形外是背景。GrabCut具体步骤如下: ...
Grabcut算法是重要的图像分割算法,其使用高斯混合模型估计目标区域的背景和前景。该算法通过迭代的方法解决了能量函数最小化的问题,使得结果具有更高的可靠性。OpenCV 4提供了利用Grabcut算法分割图像的grabCut()函数,该函数的函数原型在代码清单8-21中给...
OpenCV中的图割(Graph Cut)算法是一种交互式图像分割技术,其中GrabCut算法是Graph Cut的一种改进版本。 Graph Cut算法 Graph Cut算法将图像分割问题转化为图论中的最小割问题。它将图像中的每个像素视为图中的一个节点,并在图中增加两个额外的节点,分别代表前景(Foreground)和背景(Background)。然后,通过边连接这...
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...