OpenCV GrabCut 图像分割的实例编程

最新推荐文章于 2025-02-04 08:15:00 发布

YOLO_CODE

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文章标签： opencv 人工智能计算机视觉编程

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本文介绍了如何使用OpenCV的GrabCut算法进行图像分割。通过Python示例代码，展示了从加载图像到设定边界框，再到调用GrabCut函数进行分割的过程。文章还提供了优化分割效果的建议，并鼓励读者在自己的项目中应用GrabCut算法。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

OpenCV GrabCut 图像分割的实例编程

图像分割是计算机视觉领域中的重要任务，它可以将图像分割成具有不同语义含义的区域。OpenCV 是一个功能强大的计算机视觉库，其中包含了各种图像处理和分析的工具。GrabCut 是 OpenCV 中一种常用的图像分割算法，它能够将图像中的前景和背景分割出来。在本篇文章中，我将为您介绍如何使用 OpenCV 的 GrabCut 算法进行图像分割，并提供相应的源代码。

首先，确保您已经安装了 OpenCV 库，并且在您的代码中导入了相关的库文件。以下是一个基本的 Python 示例代码：

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

# 读取图像
image = cv2.imread(

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cv2GrabCut算法实现交互式前景提取

cchangcs

07-21

5669

本篇博客主要介绍cv2模块中的Grabcut算法进行前景提取。 cv2.grabCut(img, mask, rect, bgdModel, fgdModel, iterCount, mode=None) img：输入图像 mask：掩码图像，用来确定哪些区域是背景、前景，哪些可能是前景/背景，可以置为 cv2.GC_BGD,cv2.GC_FGD,cv2.GC_P...

基于OpenCV的图像分割系统详细设计与具体代码实现

AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。

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基于OpenCV的图像分割系统详细设计与具体代码实现作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 1. 背景介绍 1.1 问题的由来图像分

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GrabCut:使用opencv-python cv2.grabCut交互式剪切图像

05-14

GrabCut 使用opencv-python cv2.grabCut交互式剪切图像

python opencv图像处理算法之GrabCut算法

weixin_42010722的博客

07-07

3143

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。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理（颜色）信息和边界（反差）信

cv2 Grabcut图像分割

alex1801

04-24

6565

目录 1、概述 2、算法流程 3、函数 4、示例代码 1、概述 Grabcut是基于图割(graph cut)实现的图像分割算法，它需要用户输入一个bounding box作为分割目标位置，实现对目标与背景的分离/分割。Grabcut分割速度快，效果好，支持交互操作，因此在很多APP图像分割/背景虚化的软件中经常使用。 2、算法流程在图片中定义含有（一个或多个）物体的矩形；矩形外的区域被自动认为是背景；对于用户定义的矩形区域，可用背景中数据来区分是前景还是背景；用高斯混合模型（

opencv——图像分割（下）GrabCut算法

Sam's blog

09-22

911

1、grabcut交互式前景提取 # /usr/bin/env python3 # coding=utf8 """ 交互式GrabCut算法，首先按住右键选取矩形框； ‘N’键产生分割图；按下‘0’键之后，鼠标左键选择背景区域按下‘1’键之后，鼠标左键选择前景区域 """ import cv2 as cv import numpy as np class App(object): """docstring for App""" BLUE = [255, 0, 0] # re

OpenCV GrabCut图像分割VC++示例教程

- **openCV中grabcut图像分割函数使用示例**：这段描述继续强调了文档的主要内容，即提供一个使用OpenCV中的grabcut函数的实例。它还提醒读者注意配置好自己的VC（Visual C++）环境中的包含路径，因为OpenCV是作为一...

掌握OpenCV中的grabcut图像分割技术

总结来说，OpenCV中的GrabCut图像分割程序，为处理图像中的前景提取提供了高效且相对简单的解决方案，尤其适合于非专业人士快速地从图像中提取目标。随着技术的发展，GrabCut算法和其变体仍在不断完善和优化，以适应...

OpenCV中GrabCut算法应用与路径设置示例解析

描述中提到的“grabcut图像分割实例讲解，希望对您有帮助”表明下面的内容将会是一个实用的教学案例，帮助读者理解GrabCut算法的应用，以及如何实现图像分割。描述的表述简洁，但是直接传达了作者编写文档的目的。 ...

OpenCV：图像分割之GrabCut算法

最新发布

u011186532的专栏

02-04

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GrabCut是一种强大的图像分割算法，结合了高斯混合模型和图割优化，能够高效地从图像中提取前景区域。通过矩形框或掩码的初始化，算法能够快速适应不同的图像分割任务。GrabCut 在前景与背景对比明显的情况下效果显著。

【opencv】交互式前景提取使用GrabCut算法

dujuancao11的博客

01-12

807

计算机根据我们提供的数据进行初始标记。它标记前景和背景像素（或对其进行硬标记）现在使用高斯混合模型(GMM)对前景和背景进行建模。根据我们提供的数据，GMM可以学习并创建新的像素分布。也就是说，未知像素根据颜色统计上与其他硬标记像素的关系而被标记为可能的前景或可能的背景（就像聚类一样）。根据此像素分布构建图形。图中的节点为像素。添加了另外两个节点，即“源”节点和“接收器”节点。每个前景像素都连接到源节点，每个背景像素都连接到接收器节点。

OpenCV-Python 使用 GrabCut 算法进行交互式前景提取

m0_37302966的博客

11-19

1522

OpenCV-Python 使用 GrabCut 算法进行交互式前景提取

白话文讲计算机视觉-第七讲-GrabCut算法

小木的博客

06-02

7946

我们在计算完成之后，我们会得到一个新的蒙版，这个蒙版里面包含了0~3的4种数据，而我们按照上述的方法进行计算，算法会判断哪些可能是前景，哪些可能是背景。因此，我们令蒙版中等于2的数据为0，也就是可能是背景的地方为0，然后令3为1，也就是前景的地方为1。在计算完毕后，如果是背景，那么仍然为0，如果是前景，那么为1。在新图层中，我们用白色的刷子，把那些本来应该是前景，但是却没算成前景的地方给标记出来，然后把应该是背景的地方，但是却搞错的用黑色标记，剩下不改变的地方用灰色标记。额，又是小熊，为啥博主总是用它呢？

实战教程：使用OpenCV实现GrabCut图像分割

2301_79331387的博客

08-22

293

GrabCut是一种基于图像边缘分割的技术，它可以对给定的图像进行前景和背景的分割。本文将讲解如何使用OpenCV库实现GrabCut算法，并通过示例代码进行演示。通过以上示例代码，我们可以轻松实现GrabCut图像分割的功能，并通过鼠标交互的方式标记前景和背景区域，大大提高了分割的准确性。在此过程中，我们根据鼠标按键的不同来设置mask中对应像素的值，其中GC_FGD表示前景，GC_BGD表示背景。其中，GC_EVAL表示进行分割的标志位，输出的掩膜通过np.where函数设置前景和背景的像素值。

图像处理之图像分割算法：GrabCut算法：图像分割算法概览

kkchenjj的博客

07-27

868

交互性: GrabCut算法允许用户通过简单的标记（矩形框或粗略的轮廓）来指导分割过程，提高了分割的准确性和效率。自动细化: 一旦用户提供了初始标记，算法能够自动细化边界，减少用户的手动调整。背景和前景的区分: 通过迭代优化，GrabCut能够有效地区分图像的背景和前景，即使在复杂背景下也能保持良好的分割效果。颜色和纹理信息的利用: 算法结合了颜色和纹理信息，能够处理具有相似颜色但不同纹理的区域，提高了分割的鲁棒性。

opencv实战项目二十九：GrabCut分割人像

HanWenKing的博客

09-28

2172

在数字图像处理领域，人像分割是一项极具挑战性的任务，它旨在从复杂背景中准确提取出人物图像。随着技术的不断发展，人像分割技术在许多领域都展现出了广泛的应用前景，如摄影后期处理、视频监控、虚拟现实等。在这其中，GrabCut 算法作为一种高效、精确的图像分割方法，备受关注。本文将带你深入了解 GrabCut 算法，探讨如何利用它来实现人像的精确分割，让你在处理图像时能够轻松应对复杂背景，为创作和科研带来更多可能性。

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

1563

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

OpenCV 学习笔记 04 深度估计与分割——GrabCut算法与分水岭算法

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1 使用普通摄像头进行深度估计 1.1 深度估计原理这里会用到几何学中的极几何（Epipolar Geometry），它属于立体视觉（stereo vision）几何学，立体视觉是计算机视觉的一个分支，它从同一物体的两张不同图像提取三维信息。极几何的工作原理：它跟踪从摄像头到图像上每个物体的虚线，然后再第二张图像做同样的操作，并根据同一物体对应的线的交叉来计算距离。 ...

［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

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8385

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...

OpenCV GrabCut 图像分割的实例 编程

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