OpenCV图像分割cv::grabCut()函数

最新推荐文章于 2025-04-30 14:04:23 发布
原创 最新推荐文章于 2025-04-30 14:04:23 发布 · 7.9k 阅读 · 7 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文深入探讨了OpenCV中的cv::grabCut()函数，用于图像分割。该函数利用背景和前景模型进行图像区域的精确分割。参数包括输入图像、掩码矩阵、目标对象矩形、背景和前景模型以及迭代次数和工作模式。通过设置不同模式，如GC_INIT_WITH_RECT或GC_INIT_WITH_MASK，可以初始化或评估分割过程。
函数：void grabCut( InputArray img, InputOutputArray mask, Rect rect,
                           InputOutputArray bgdModel, InputOutputArray fgdModel,

                           int iterCount, int mode = GC_EVAL );

参数：

img：输入图像

mask：得到掩码矩阵,其值为以下四种

             cv::GC_BGD  == 0//表示是背景

             cv::GC_FGD  == 1//表示是前景

              cv::GC_PR_BGD  == 2//表示可能是背景

最低0.47元/天 解锁文章
OpenCV每日函数 图像分割模块 GrabCut函数前景分割与提取
学以致用 知行合一
10-03 1441
计算机视觉研究中，图像分割仍是一个非常灵活的区域，并没有一个算法百试百灵。 首先，分割图像意味着为每个像素分配一个标签。在 GrabCut 和其他前景提取算法的情况下，每个像素要么被标记为处于图像的前景中，要么被标记为背景。 除了算法，平时常用的还有：漫水填充-；分水岭算法-；Mean-Shift分割算法- GrabCut算法的工作原理是： 接受输入图像与任一（1）的边界框，我们想段或（2）所涉及的图像中指定的对象的位置掩模即近似分割.........
openCV中grabcut图像分割函数使用示例（VC++）
03-23
openCV中grabcut图像分割函数使用示例，注意设置自己VC的包含路径||有问题请联系邮箱
openCV中grabcut图像分割函数使用示例（VS2017+OpenCV3.4.3） 64位
09-16
openCV中grabcut图像分割函数使用示例，使用VS2017和opencv3.4.3编译64位版本
OpenCV笔记：compare()函数介绍
热门推荐
邓无邪的博客
03-16 2万+
OpenCV中定义在core.hpp中的compare()函数原型如下： void compare(InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, int cmpop); 函数作用： 按照指定的操作cmpop，比较输入的src1和src2中的元素，输出结果到dst中 参数解释： src1：原始图像1（必
图像分割之（四）OpenCV的GrabCut函数使用和源码解读
luckyboy101的专栏
02-22 2182
图像分割之（四）OpenCV的GrabCut函数使用和源码解读 zouxy09@qq.com http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09       上一文对GrabCut做了一个了解。OpenCV中的GrabCut算法是依据《"GrabCut" - Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts》
OpenCV - C++实战（06） — Grabcut图像分割
几度春风里的博客
02-21 3490
本专栏介绍OpencV 计算机视觉程序库，基于C++语言编程，提供完整代码，持续更新文章。
OpenCV图像分割(1)图像分割函数grabCut()的使用
jndingxin的专栏
09-24 961
OpenCV 中的 grabCut() 函数是一种用于图像分割的技术，它可以帮助用户从图像中分割出感兴趣的区域（ROI）。grabCut() 使用了一种基于图割（graph cut）的方法来进行分割，可以有效地将前景和背景分离。
OpenCV的grabCut算法分割图像
最新发布
夏天又到了的专栏
04-30 1432
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，只需确认前景和背景的输入，该算法就可以完成前景和背景的最优分割。其用法很简单，只需输入一幅图像，并对一些像素进行标记，指明其属于背景或前景，算法就会根据这些局部标记计算出整个图像中前景和背景的分割线。函数compare在两个图像之间进行逐像素的比较，并输出比较的结果。（4）根据我们给的数据，GMM学习和创建新的像素分布，未知像素被标为可能的前景或可能的背景（根据其他硬标记像素的颜色统计和它们之间的关系）。
OpenCV中的GrabCut图像分割算法的使用
jndingxin的专栏
07-16 1323
GrabCut 的主要概念是提供一个交互式的工具，让用户能够轻松地从图像中提取前景对象。用户只需标记图像的某些区域为确定的前景、确定的背景或不确定区域，算法会迭代地细化这些边界，使用图割方法求解全局优化问题，找到最佳的分割方案。
OpenCV3.0 Examples学习笔记（10）-grabcut.cpp-grabcut函数实现人机交互高效分割图像前景背景
我不是校长的博客
01-12 1688
这个系列的目的是通过对OpenCV示例，进一步了解OpenCV函数的使用，不涉及具体原理。 目录 简介 Example运行截图 Example分析 Example代码 简介 本文记录了对OpenCV示例grabcut.cpp的分析。 资料地址:http://docs.opencv.org/3.0.0/de/dd0/grabcut_8cpp
OpenCV学习笔记-图像分割之GrabCut
云中寻雾的博客
05-30 6512
一、原理GrabCut是graph cut的改进版，是迭代的graph cut。该算法利用了图像中的纹理（颜色）信息和边界（反差）信息，只要小量的用户交互操作即可得到比较好的分割效果。计算原理参考：点击打开链接，点击打开链接在整个过程发什么了什么呢？1、用户输入一个矩形。矩形外的所有区域肯定是背景。矩形框内的东西是未知的。同样用户确定前景和背景的任何操作都不会被程序改变。2、计算机会对我们的输入图...
One cut in grabcut的OpenCV实现代码以及工程
01-04
说明： http://blog.youkuaiyun.com/wangyaninglm/article/details/50074613 One cut in grabcut（grabcut算法的非迭代实现？） 本文针对交互式图像分割中的图割算法，主要想翻译一篇英文文献。不足之处请大家指正。 这是博主近期看到的效果最好，实现最简单，运算时间最短的交互式图割算法，而且由于是发明图割算法实验室原班人马的文章和代码，所以非常值得研究。
assert函数_【图像处理】OpenCV系列26 --- 图像分割(grabCut)函数详解
weixin_39904522的博客
11-27 402
上一节我们学习了距离变换算法，相信大家学习之后，对距离变换算法已经有了基本的认识，本节呢，我们对学习图像分割，对grabCut函数详解！一、函数详解1、函数原型void grabCut(InputArray img, InputOutputArray mask, Rect rect, InputOutputArray bgdModel, InputOutputArray fgdModel, int...
OpenCV | grabcut
丹尼斯的技術江湖
07-23 593
// 矩形外的像素是背景 cv::Rect rectangle(50,70,image.cols-150,image.rows-180); cv::Mat result; //两个临时矩阵变量，作为算法的中间变量使用，不用care cv::Mat bgModel,fgModel; cv::grabCut(image,    //输入图像     result,   //分段
计算机视觉——使用OpenCV GrabCut算法从图像中移除背景
知来者逆的博客
04-24 3157
GrabCut算法是一种用于图像前景提取的技术，由Carsten Rother、Vladimir Kolmogorov和Andrew Blake三位来自英国剑桥微软研究院的研究人员共同开发。该技术的核心目标是在用户进行最少交互操作的情况下，自动从图像中分割出前景对象。 在GrabCut算法中，用户只需在图像上用矩形框选出包含前景对象的区域，算法随后会迭代地进行分割，直至得到最佳结果。在这个过程中，若算法错误地将某些前景区域标记为背景或反之，用户可通过在图像上绘制笔触进行修正，指导算法在下一次迭代中进行更准
OpenCV——Grabcut算法
DDsoup 24小时不打烊芜湖！
03-13 8703
Grabcut 算法主要运用于计算机视觉中的前背景分割，立体视觉和抠图等。该算法利用了图像中的纹理（颜色）信息和边界（反差）信息，只要少量的用户交互操作即可得到比较好的分割结果. 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...
OpenCV3学习（7.3）——图像分割之三（GrabCut算法）
知识搬运工的博客
02-04 1万+
      先介绍了 Graph cuts，然后再到Grab cut。（可以忽略这段）       Graph cuts是一种十分有用和流行的能量优化算法，在计算机视觉领域普遍应用于前背景分割（Image segmentation）、立体视觉（stereo vision）、抠图（Image matting）等。此类方法把图像分割问题与图的最小割（min cut）问题相关联。首先用一个无向图G=&...
opencv--GrabCut
qq_41803556的博客
09-24 421
opencv--GrabCut
opencv常用算法--Grabcut
qq_43470534的博客
11-17 291
Grabcut算法主要运用于计算机视觉重的前背景分割，立体视觉和抠图等。该算法利用了图像中的纹理（颜色）信息和边界（反差）信息，只要少量的用户交互操作即可得到比较好的分割结果。grabCut函数的用法非常简单，只需要在输入图像做上 “属于背景”或“属于前最” 的标记即可。根据这个局部标记，算法将计算出整幅图像的前景/背景分割线。grabcut只需指定一个粗略的能将目标框住的边框就可以完成良好的分割。cv::compare()主要用于两个图像之间进行逐像素的比较，并输出比较的结果。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值