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...
一、GrabCut 1、简介 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...
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...
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( InputArray img, InputOutputArray mask, Rect rect, InputOutputArray bgdModel, InputOutputArray fgdModel,intiterCount,intmode = GC_EVAL ); AI代码助手复制代码 img --> 输入的三通道图像; mask --> 输入的单通道图像,初始化方式为GC_INIT_WITH_RECT表示ROI区域可以被初始化为: ...
当文档的一部分在图像之外时,可能会丢失一个角落,GrabCut 无法扫描。这是使用 GrabCut 的唯一限制。在大多数其他情况下,我们的文档扫描仪运行良好。 这种方法的另一个限制是边缘和轮廓检测。如果背景中存在大量噪声,则会检测到许多不需要的边缘,并且在某些情况下,轮廓检测步骤可能会将这些边缘误认为是文档。此外,如...
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...
要使用grabCut算法，首先需要导入OpenCV库。在Python中，可以使用以下语句导入OpenCV库：import cv2 2. 读取图像 接下来，需要读取需要进行分割的图像。可以使用OpenCV提供的imread函数来读取图像文件：img = cv2.imread('input.jpg')3. 初始化mask 初始化一个与原始图像大小相同的掩模（mask），用于标记前景和背景。