OpenCV GrabCut算法前景分割和提取

使用OpenCV的GrabCut算法优化前景分割
最新推荐文章于 2025-10-15 09:21:45 发布
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#opencv #算法 #计算机视觉

本文介绍了OpenCV的GrabCut算法在前景提取与分割中的应用。通过理解算法工作原理，利用opencv函数cv2.grabCut进行边界框初始化，实现带有边框的GrabCut，并对结果进行后期处理。尽管深度学习方法如Faster R-CNN和U-Net能生成分割掩膜，但GrabCut可用于清理和优化这些掩膜，得到更准确的分割结果。
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实战教程：使用OpenCV实现GrabCut图像分割
2301_79331387的博客
08-22 355
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。
11、利用大津算法完成一张图片的前景分割
AI与算法都要通俗易懂
11-19 474
上一篇文章介绍了大津算法，总的来说，大津算法的核心思想就两个：数学上，通过确定一个像素阈值，来将图片中的像素分为两类，一类前景、一类背景，然后计算两类图像的类间方差，使方差最大。工程实现上，为了确定像素阈值，采用遍历的方法来实现。
OpenCV的grabCut算法分割图像
夏天又到了的专栏
04-30 1439
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）。
92、图像质量评估与前景分割算法研究
最新发布
theta的博客
10-15 22
本文研究了基于TOF相机的前景分割算法与图像质量评估方法。在前景分割方面，采用区域生长算法结合强度和距离信号，在不同光照与运动条件下实现了82%-92%的分割质量，并表现出良好的参数鲁棒性。在图像质量评估方面，提出基于contourlet变换的多尺度方向差异（MSDD）指标，利用其多分辨率和方向性优势，更准确地捕捉图像结构失真，显著提升了与主观感知的一致性。实验验证表明，MSDD在准确性、鲁棒性和相关性上均优于传统指标。最后，文章展望了两种技术在智能监控中的综合应用，并提出了未来优化方向。
OpenCV GrabCut 图像分割
qq_53832058的博客
03-04 1442
GrabCut 是一种基于图割（Graph Cut）的交互式图像分割算法。它只需要用户提供少量的前景和背景信息（通常是一个包含前景的矩形框），就能通过迭代优化，实现高质量的前景提取。当鼠标在窗口中发生事件（按下、抬起、移动等）时，OpenCV 会自动调用这个函数。OpenCV 用于图像处理，NumPy 用于数值计算（特别是数组操作）。: 如果按下 Esc 键（ASCII 码为 27），退出循环。如果这个脚本是主程序（而不是被导入的模块），则创建一个。的类，用于封装图像处理和用户交互的逻辑。
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...
交互式前景提取---OpenCV-Python开发指南（37）
李元静
03-24 7632
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
Python OpenCV GrabCut进行前景分割和提取
qq_40985985的博客
04-03 6549
这篇博客将介绍如何使用OpenCV和GrabCut算法执行前景分段和提取。Grabcut算法通过CV2.GRabcut实现，可以通过以下任一方法初始化： 1）前景边界框，屏蔽近似图像中对象的像素的位置 2）使用近似前景掩码； 然后迭代地近似于前景和背景。 虽然基于深度学习的图像分割网络（例如，掩码R-CNN和U-NET）实际检测和近似图像中对象的掩码，但也并不完美，可能带有污点； 实际上可以使用Grabcut来清理这些细分网络返回的“杂乱”掩码！
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 1579
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。
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 1450
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.........
前景分割算法(一) - Shared Sampling for Real-Time Alpha Matting (2010年)
Right here, Code is Magic
09-13 7595
论文引用: Shared Sampling for Real-Time Alpha Matting Eduardo S. L. Gastal and Manuel M. Oliveira Computer Graphics Forum. Volume 29 (2010), Number 2. Proceedings of Eurographics 2010,...
Opencv常用前景提取算法
07-27
包括常用的前景提取算法，有GMM，VIBE，帧差法等，方便实用
利用opencv提取视频中的前景物体
12-08
利用 opencv2.0以上版本 提取视频中的前景物体
OpenCV交互式前景提取使用GrabCut算法
weixin_44796581的博客
09-27 735
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学习笔记（二十九）——视频前景的提取Video
yangshen998
11-19 471
视频捕捉的对象中，背景通常保持不变。一般分析中关注移动的前景物体，威力提取出前景物体，需要建立背景的模型，将模型和当前帧进行比对检测前景物体。前景提取应用非常广泛，特别是在智能监控领域中。 如果有不含前景物体的背景图片，提取前景的工作相对容易，只需要比对当前帧和背景图片的不同，调用函数absdiff实现。但是大多数情况，获得背景图片是不可能的，比如在复杂的场景下，或者有光线条件的变化。因此，就需...
OpenCV提取前景
weixin_45088647的博客
07-06 551
opencv提取前景 #include <SDKDDKVer.h> #include <stdio.h> #include <tchar.h> #include<opencv2\highgui.hpp> #include<opencv2\imgproc.hpp> #include<iostream> //用Canny算子计算输入图像的边缘 void canny(cv::Mat& img, cv::Mat& out) {
OpenCV学习(21) Grabcut算法详解
weixin_34252686的博客
09-26 1463
grab cut算法是graph cut算法的改进。在理解grab cut算之前，应该学习一下graph cut算法的概念及实现方式。 我搜集了一些graph cut资料：http://yunpan.cn/QGDVdBXwkXutH      grab cut算法详细描述见资料中的pdf文件：“GrabCut” — Interactive Foreground Extraction...
一个获得更多细节的前景分割算法，比OTSU获得更多细节。
孤独流浪者的博客
12-20 666
前段时间，突发奇想，就有了这样一个想法，不知道正确与否。 测试内容： 大津法提取图像： 前景法提取图像内容： 经过目测：前景法比OTSU获取图像内容丰富一些。
使用OpenCV提取图像前景
DarcyCode的博客
09-13 468
我们对前景掩膜进行了一些后处理操作，例如使用形态学开操作来降噪，然后使用阈值化将掩膜转换为二值图像。通过提取图像中的前景对象，我们可以将它们与背景分离，从而实现各种应用，如目标检测、图像分割和视频编辑等。在本文中，我们将使用Python和OpenCV库来实现图像前景的提取。但是，这个示例可以作为一个起点，帮助你理解和实现图像前景提取的基本过程。下面是一个简单的示例，演示如何使用OpenCV提取图像的前景。在上面的示例中，我们首先加载图像，然后创建一个背景消除器。首先，我们需要安装OpenCV库。
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