cv2GrabCut算法实现交互式前景提取

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_PR_BGD,cv2.GC_PR_FGD  或者直接填入 0,1,2,3
          rect：包括前景的矩形，格式为(x,y,w,h)
          bdgModel， fgdModel：算法内使用的数组，只需要创建两个大小为（1，65），数据类型为 np.float64 的数组
          iterCount：算法的迭代次数
          mode 可以置为 cv2.GC_INIT_WITH_RECT或cv2.GC_INIT_WITH_MASK，也可以联合使用，是用来确定我们修改的方式使用矩形形式还是掩码形式

示例代码：

# encoding:utf-8
import cv2