Grabcut算法在图片分割中的应用_“grabcut”应用-优快云博客

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GrabCut算法是一种基于图割的图像分割方法，通过用户输入的bounding box进行目标与背景的分离。它利用K均值聚类和高斯混合模型(GMM)进行像素分类，支持交互操作，常用于图像分割和背景虚化。算法包括初始化、建立高斯混合模型、计算概率、更新分割结果和迭代更新等步骤。程序采用C++和OpenCV实现，结合QT界面，允许用户选择区域并进行分割细化。

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GrabCut算法原理

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，与KMeans与MeanShift等图像分割方法不同。
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/背景虚化的软件中可以看到其身影。主要需要如下知识：k均值聚类、高斯混合模型建模(GMM)、max flow/min cut。

GrabCut算法的主要步骤：

初始化：首先，用户需要手动指定一个包含前景的矩形框，作为算法的初始估计。然后，通过K均值聚类算法将图像中的像素分成前景和背景两类。
建立高斯混合模型：使用高斯混合模型来估计前景和背景的颜色分布。该模型包含若干个高斯成分，每个成分代表一个颜色分布。通过最大似然估计来确定混合模型的参数。
计算像素属于前景或背景的概率：根据高斯混合模型，计算每个像素属于前景或背景的概率。这可以通过贝叶斯定理来计算，其中像素的颜色作为观测值，混合模型的参数作为先验概率。
更新分割结果：根据像素属于前景或背景的概率，更新图像的分割结果。具体来说，根据概率将像素标记为前景或背景，并将不确定的像素标记为可能的前景或背景。
迭代更新：重复执行步骤3和步骤4，直到分割结果收敛或达到最大迭代次数。