Grabcut图像分割与GMM、KMeans、分水岭分割的区别在于, Grabcut图像分割是用户可以 选择目标图像,然后将剩余的作为背景,目标作为前景进行分割,这样可以把目标提取出来,也就 是抠图;而其他三个分割算法是不需要人为干预的,通过算法将图像分割为几个部分。 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...
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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...
该方法首先计算图像的距离变换,然后通过形态学操作找到局部最大值,最后应用分水岭算法得到分割结果。 GrabCut算法 GrabCut是一种半自动的图像分割方法,需要用户给出初步的前景和背景区域。该方法通过迭代优化算法不断调整前景和背景的掩膜,最终得到分割结果。 SLIC超像素分割 SLIC(Simple Linear Iterative Clustering)是一...
好像opencv有个函数叫grabCut 能实现基本的抠图cv::grabcut已经非常好了， 在此基础上通过修改外部参数...
十二、GrabCut 前景提取 欢迎阅读 Python OpenCV 前景提取教程。 这里的想法是找到前景,并删除背景。 这很像绿屏,只是这里我们实际上不需要绿屏。 首先,我们将使用一个图像: 随意使用你自己的。 让我们加载图像并定义一些东西: import numpy as npimport cv2from matplotlib import pyplot as pltimg = cv2.imread(...
python opencv图像处理算法之GrabCut算法(python编程) GrabCut算法 通常情况下,我们需要图像进行前景后景进行分离,有的时候也许我们仅仅是需要前景。本次教程我们将介绍GrabCut算法进行交互式前景提取。 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。
方法内部,首先使用Utils.bitmapToMat将Bitmap转换为Mat对象,然后调用Imgproc.grabCut方法进行抠图,最后将结果转换回Bitmap并返回。 应用抠图算法: 调用上述applyGrabCut方法,并传入要抠图的图像和矩形区域。例如: java ImageMatting matting = new ImageMatting(); Rect rect = new Rect(x, y, width, height);...
之前的很多方法都是图像分割的前置步骤,比如腐蚀、膨胀、二值化等等。图像分割方法又分为传统的图像分割方法和基于深度学习的图像分割方法。 传统的图像分割方法 分水岭法 GrabCut方法 MeanShift法 背景扣除 分水岭法原理 上图表示图像有一定的梯度,0代表黑色,代表比较低洼的地方,白色是255,代表一个峰点。当我们使用...
2010年4月2.1版本,加入了 Grabcut 等,可以使用 SSE/SSE2 指令集。2010年10月,2.2 版本发布,加入 opencv_imgproc、opencv_features2d 等模块,同时有了 opencv_contrib 放置尚未成熟的代码。2011年6月起的 2.3.x 版本、2012年4月起的 2.4.x 版本,加强对 GPU、SIMD、Java ...