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. Grab Cut只需要提供背景区域的像素集就可以了。也就是说你只需要框选目标,那么在方框外的像素全部当成背景,这时候就可以对GMM进行建模和完成良好的分割了。即Grab Cut允许不完...
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。 该算法利用图像中纹...
由以上步骤可以看出,GrabCut是一个循环执行的算法,其循环的目的是为了EM(Expectation Maximization)。因为用户提供的矩形内也有部分背景像素,所以这样的种子是不完全正确的。好在GMM模型并不要求所有的训练数据正确,即使有一部分分类不正确,也可以通过EM步骤使得最终结果正确。而GrabCut正是利用了GMM的这一特性。值得注意...
GrabCut是一种基于用户交互的图像分割算法,主要用于图像的抠图操作。与传统的图像分割算法不同,GrabCut需要用户通过矩形框或线条等方式标记前景和背景,从而实现更精确的分割。GrabCut算法由微软剑桥研究院提出,被广泛应用于图像处理领域。 代码示例:GrabCut算法的基本实现 importcv2importnumpyasnp# 读取图像img=cv2.imrea...
OpenCV 图像分割之grabCut算法 GrabCut算法的原理涉及到以下知识: K均值聚类 高斯混合模型建模(GMM) max flow/min cut GrabCut算法的实现步骤: 在图片中定义(一个或者多个)包含物体的矩形。 矩形外的区域被自动认为是背景。 对于用户定义的矩形区域,可用背景中的数据来区分它里面的前景和背景区域。
在OpenCV中,常用的基于结构的修复算法是GrabCut算法。GrabCut算法通过迭代优化一个能量函数来分割前景和背景,从而识别出需要修复的区域。该算法需要用户提供一个初始的矩形框来圈定需要修复的区域,然后通过迭代优化来确定最佳的分割结果。GrabCut算法在处理具有复杂结构特征的图像时表现良好,但需要用户手动指定修复区域,且...
✔️ Grabcut是基于图割(graph cut)实现的图像分割算法,它需要用户输入一个bounding box作为分割目标位置,实现对目标与背景的分离/分割。 ✔️ Grabcut分割速度快,效果好,支持交互操作,因此在很多APP图像分割/背景虚化的软件中经常使用。 算法流程 在图片中定义含有(一个或多个)物体的矩形; 矩形外的区域被...
opencv::Grabcut原理 待续
运行GrabCut 算法。官方文档 函数使用 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 cv2.grabCut(img,# 输入 uint8 三通道图像,在处理的过程中不会被修改。 mask,# 输入/输出8位单通道掩码。 当模式设置为 cv2.GC_INIT_WITH_RECT时,该函数会初始化掩码。如果使用掩码进行初始化,那么mask保存初始化掩码...