基于GrabCut算法的交互式前景提取

最新推荐文章于 2025-11-24 15:27:16 发布

UaCode

最新推荐文章于 2025-11-24 15:27:16 发布

阅读量237

点赞数 1

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：算法

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/UaCode/article/details/133008229

OpenCV 专栏收录该内容

102 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

本文介绍了如何利用计算机视觉中的GrabCut算法进行交互式前景提取。通过OpenCV库，结合用户提供的初始标记，可以自动估计图像的前景和背景，实现精确的图像分割。文中提供详细代码示例，讲解了从创建掩码到应用GrabCut算法的整个过程，以帮助读者理解和应用此技术。

在计算机视觉领域，前景提取是一项重要的任务，它可以将图像中的前景物体与背景进行分离。GrabCut算法是一种常用的交互式前景提取算法，它能够根据用户提供的初始标记，自动估计前景和背景区域，并进行分割。

本文将介绍如何使用OpenCV库中的GrabCut算法来实现交互式前景提取，并提供相应的源代码示例。

首先，我们需要导入所需的库和模块。

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

接下来，我们加载待处理的图像并显示它。

image = cv2.imread('input_image.jpg'

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

UaCode

关注关注

1
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

订阅专栏

OpenCV学习(4.15) 基于 GrabCut 算法的交互式前景提取

PLANTTHESON的博客

06-14

1403

但在某些情况下，分割的不是那么理想，比如说，它可能把一些前景区域标成了背景，或者反过来。如果发生了这样的情况，用户需要进行仔细的修正。“划一下”基本的意思是说，*"嘿，这个区域应该是前景，你标记它为背景，在下一次迭代中更正它。在新的掩模图像中，像素将标记有四个标记，表示背景/前景，如上所述。在画中使用画笔工具，我在这个新图层上标记了不需要的白色背景（如徽标，地面等）以及黑色的前景（头发，鞋子，球等）。GrabCut算法的优点是它能够处理较为复杂的场景，并且用户交互简单，可以快速得到满意的分割结果。

OpenCV-Python(28):基于GrabCut 算法交互式前景提取

图灵追幕者博客录

01-05

1567

GrabCut算法是一种基于图像分割的算法，用于将图像中的前景物体从背景中准确地分离出来。它是由Carsten Rother等人于2004年提出的。GrabCut算法的基本思想是通过迭代的方式将图像分成前景和背景两部分。它首先需要用户提供一个包含前景物体的矩形框，然后通过迭代的方式对图像进行分割。在每一次迭代中，算法会根据像素的颜色和纹理信息，以及前景和背景的模型，对像素进行分类。然后，算法会根据分类结果更新前景和背景的模型，并进行下一次迭代。直到算法收敛为止，得到最终的前景和背景分割结果。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

opencv29:使用Grabcut算法的交互式前景提取

uncle_ll的博客

11-10

2826

目标在这一章当中看到 GrabCut算法来提取图像中的前景为此创建一个交互式应用程序理论 GrabCut 算法由英国剑桥微软研究院的 Carsten Rother、Vladimir Kolmogorov 和 Andrew Blake 设计。在他们的论文“GrabCut”中：使用迭代图切割的交互式前景提取。需要一种算法以最少的用户交互进行前景提取，结果是 GrabCut。从用户的角度来看它是如何工作的？最初用户在前景区域周围绘制一个矩形（前景区域应该完全在矩形内）。然后算法对其进行迭代分割以获得

OpenCV-Python中的图像处理-GrabCut算法交互式前景提取

若有博文对您有帮助，欢迎点赞关注，收藏评论。

08-14

1654

【代码】Python-OpenCV中的图像处理-GrabCut算法交互式前景提取。

OpenCV-Python官方教程-21-使用GrabCut算法进行交互式前景提取

Galen_xia的博客

09-30

921

1 原理(略) 2 代码演示 OpenCV 提供了函数：cv2.grabCut()。我们来先看看它的参数： img：输入图像 mask：掩膜图像，用来确定那些区域是背景、前景，可能是背景/前景等。可以设置为：cv2.GC_BGD,cv2.GC_FGD,cv2.GC_PR_BGD,cv2.GC_PR_FGD，或者直接输入 0,1,2,3 也行。 rect：包含前景的矩形，格式为(x,y,w,h) bgModel，bgModel：算法内部使用的数组. 你只需要创建两个大小为 (1,65)，数据类型为 np.

opencv GrabCut 算法进行交互式前景提取

雪剑封心

01-26

1257

前后景分割 import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt def cv_show(neme, img): # cv2.namedWindow(neme, cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.imshow(neme, img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() # 矩形框前后景分割 img = cv2.imread('1.jpg

交互式前景提取使用GrabCut算法（opencv_python学习）

m0_63843473的博客

07-07

568

在调用 cv.grabCut() 函数之后，算法会根据给定的参数对图像进行分割，并更新掩膜的值。通常，前景像素被标记为 cv.GC_FGD 或 cv.GC_PR_FGD，背景像素被标记为 cv.GC_BGD 或 cv.GC_PR_BGD。cv.grabCut() 是 OpenCV 中用于执行 GrabCut 算法的函数。该函数可以将输入图像分割为前景和背景。其中，mask 是 cv.grabCut() 函数执行后得到的掩膜，mask2 是提取的前景区域的二值图像。

OpenCV交互式前景提取使用GrabCut算法

weixin_44796581的博客

09-27

733

算法工作原理：最初，用户在前景区域周围绘制一个矩形（前景区域应完全位于矩形部）。然后，算法会对其进行迭代分割，以获得最佳结果。做完了但在某些情况下，分割可能不会很好，例如，可能已将某些前景区域标记为背景，反之亦然。在这种情况下，需要用户进行精修。只需在图像错误分割区域上画些笔画。然后在下一次迭代中，将获得更好的结果。主要使用cv.grabCut()函数来实现。 grabCut(img, mask, rect, bgdModel, fgdModel, iterCount, mode) -> mas

［OpenCV_GrubCut］实现交互式图像分割提取前景--Python抠图

图特摩斯科技-博客

12-07

8503

这部分内容是几个月前做的项目，一直没时间整理记录，在这里随便写一下方便日后回忆．＂GrabCut＂：使用迭代图形切割的交互式前景提取工具，用于在分割任务中按像素标记图像数据． OpenCV官网例子算法过程：首先，输入矩形框，矩形框外部区域都是背景。内部一定包含前景。电脑对输入图像进行初始化，标记前景和背景的像素。使用高斯混合模型（GMM）对前景和...

基于 GrabCut 算法的交互式前景提取 - 技术文档 (C#)

东城十三

06-28

513

用户手动定义前景和背景的矩形框，用于 GrabCut 算法。// 定义前景和背景的矩形框（手动设置）

交互式前景提取---OpenCV-Python开发指南（37）

李元静

03-24

7624

目录什么是交互式前景提取grabCut函数提取图像前景使用模板提取图像前景什么是交互式前景提取经典的前景提取技术主要使用纹理（颜色）信息，如魔术棒工具，或根据边缘（对比度）信息，如智能剪刀等完成。2004年，微软研究院的Rother等人在论文中提出了交互式前景提取技术。他们提出的算法，仅需要做很少的交互操作，就能够准确地提取出前景图像。在开始提取前景时，先用一个矩形框指定前景区域所在的大致位置范围，然后不断迭代地分割，直到达到最好的效果。经过上述处理后，提取前景的效果可能并不理想，存在前景没有提取出来

OpenCV GrabCut算法:前景分割和提取

热门推荐

weixin_48236264的博客

12-16

1万+

目录一、OpenCv Grabcut算法：前景提取与分割（Foreground segmentation and extraction）（一）算法工作原理（二）opencv函数cv2.grabCut （三）实现opencv的带有边框的GrabCut初始化算法（四）输出结果显示（五）小结一、OpenCv Grabcut算法：前景提取与分割（Foreground segmentation and extraction）利用Mast R-CNN或U-Net生成的...

Grabcuts交互式前景提取算法

feichangyanse的博客

12-26

421

GrabCut交互式前景提取方法的详细案例

51c视觉~CV~合集4

weixin_36993873的博客

08-13

192

一、轮廓检测提取图像前景背景和介绍前景提取是计算机视觉领域中非常流行的任务。使用前景提取方法，我们尝试提取任何我们感兴趣的图像或对象，并丢弃其余的背景。最近基于深度学习的图像分割技术使这变得非常容易。但我们也可以使用纯计算机视觉技术来实现这一点。在基于计算机视觉的图像前景提取方面，Grabcut 是最流行的...

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

3159

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

C++ 字符串模拟力扣 14. 最长公共前缀每日一题题解

Q741_147的博客

11-23

663

本文围绕LeetCode 14“最长公共前缀”这一字符串经典入门题展开，解析其作为面试高频题的核心价值——夯实模拟思维、边界处理与代码优化能力。文章详细阐述横向遍历（两两对比）与纵向遍历（逐位验证）两种核心算法原理，提供完整可运行的C++代码，拆解关键细节与易错点，并进行复杂度分析。同时总结解题核心考点、思路迁移方向及常见错误，帮助读者不仅掌握本题解法，更能提升字符串处理能力，为后续复杂题型奠定基础，兼具入门指导与面试备考价值。

代码随想录 63.不同路径Ⅱ