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。迭代次数太少可能导致分割不够精细,太多则可能增加计算时间。 性能优化:对于高分辨率图像,GrabCut算法可能较慢。可以通过降低图像分辨率或采用更高效的图像分割算法来提高性能。 结论 GrabCut算法是一种强大的人像分割工具,通过简单的用户交互即...
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],...
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],...
# 初始化背景和前景模型bgdModel=np.zeros((1,65),np.float64)fgdModel=np.zeros((1,65),np.float64)# 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') 1....
python抠图，grabcut算法
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,...
cv2.grabCut(image,mask,rect,bgdModel,fgdModel,5,cv2.GC_INIT_WITH_RECT) #函数返回值为mask,bgdModel,fgdModel mask2 = np.where((mask==2)|(mask==0),0,1).astype('uint8') #代码中将0和2合并为背景 1和3合并为前景 img1 = image*mask2[:,:,np.newaxis] #使用蒙板来获取前景区域 ...
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。
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。
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] ...