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 Grap
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...
public static BufferedImage grabcut(Mat src){ Mat thr = new Mat(); Imgproc.cvtColor(src, thr, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY); // Imgproc.THRESH_BINARY + Imgproc.THRESH_OTSU Imgproc.GaussianBlur(thr, thr, new Size(3, 3), 0); // http://docs.opencv.org/master/d7/d4d/tutorial_py_thresh...
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...
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。
选定后,按enter 或则 Space 进行grabcut; 重新选ROI,只需用鼠标重新选择即可; 按c 结束程序。 1)显示原图: 原图 2)选择ROI: 选择ROI 3)输出结果: 结果 Grabcut应用背景替换 概述 ✔️ 使用Grabcut实现图像对象提取,通过背景图像替换,实现图像合成,通过对背景图像高斯模糊实现背景虚化效果,完整的步骤如下...
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...
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: ...
OpenCV中 GrabCut 的可运行代码 参考:http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/11/09/2763271.html #include"opencv2/highgui/highgui.hpp"#include"opencv2/imgproc/imgproc.hpp"#include<iostream>usingnamespacestd;usingnamespacecv;staticvoidhelp(){ ...