cv2.imshow('Foreground', foreground) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 注意事项 初始矩形选择:GrabCut算法的效果很大程度上依赖于初始前景区域的选择。在实际应用中,可能需要开发自动选择初始区域的方法,如使用人脸检测算法。 迭代次数:cv2.grabCut函数中的迭代次数是一个重要参数,需要根据具体情况调整。迭代...
最后,我们调用cv2.grabCut函数应用GrabCut算法。该函数会更新掩码,并根据掩码将前景和背景分开。最后,我们显示抠图结果。 四、实际应用 GrabCut算法在实际应用中具有广泛的应用,例如人像抠图、物品抠图等。通过调整矩形区域和参数,我们可以实现不同场景下的自动抠图。此外,我们还可以将GrabCut算法与其他图像处理技术结合,...
GrabCut 是一种半自动的图像分割方法,它要求你指定一个矩形,然后它能够根据这个矩形信息来分离前景和背景。 # 应用 GrabCut 算法cv2.grabCut(image,mask,rectangle,bgd_model,fgd_model,5,cv2.GC_INIT_WITH_RECT)# 将掩膜转换为二进制掩膜mask2=np.where((mask==2)|(mask==0),0,1).astype('uint8')# ...
localMax = cv2.dilate(D,None, iterations=2) markers = cv2.watershed(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR), localMax) markers = cv2.cvtColor(markers, cv2.COLOR_BGR2RGB) plt.imshow(markers) plt.title('Watershed Segmentation') plt.show()# 5. GrabCut算法mask = np.zeros(img.shape[:2],...
cv2.grabCut(img, mask, rect, bgdModel, fgdModel,5, cv2.GC_INIT_WITH_RECT) mask2 = np.where((mask ==2) | (mask ==0),0,1).astype('uint8') img = img * mask2[:, :, np.newaxis] plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)) ...
# 应用 GrabCutcv2.grabCut(image,mask,rect,bgdModel,fgdModel,5,cv2.GC_INIT_WITH_RECT)# 将掩码中前景标记部分用 1 表示mask2=np.where((mask==2)|(mask==0),0,1).astype('uint8')# 获取最终输出result=image*mask2[:,:,np.newaxis]# 显示结果cv2.imshow('Input',image)cv2.imshow('GrabCut...
mask, bgdModel, fgdModel = cv2.grabCut(img, mask, rect, bgdModel, fgdModel, iterCount[, mode]) img:输入图像 mask :蒙版图像,指定哪些区域是背景,前景或可能的背景/前景等.它是由下面的标志,cv2.GC_BGD,cv2.GC_FGD,cv2.GC_PR_BGD,cv2.GC_PR_FGD,或简单地将0,1,2,3传递给图像。
im = ImageGrab.grab() imm = cv2.cvtColor(np.array(im), cv2.COLOR_RGB2BGR) # 转为opencv的BGR格式 self.video.write(imm) now_time = time.time() delay = now_time - self.start_time if delay >= time_delay: print("---超过指定时间,录制结束!---") ...
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] ...
mask, bgdModel, fgdModel = cv2.grabCut(img, mask, rect, bgdModel, fgdModel, iterCount[, mode]) img:输入图像 mask :蒙版图像,指定哪些区域是背景,前景或可能的背景/前景等.它是由下面的标志,cv2.GC_BGD,cv2.GC_FGD,cv2.GC_PR_BGD,cv2.GC_PR_FGD,或简单地将0,1,2,3传递给图像。