0043-使用Grabcut函数完成前景与背景的分割

Graphcut主要用于图像背景与前景的分割，是一种基于图论的分割方法，在计算机视觉领域中应用于前景分割、医学处理、纹理分割及立体视觉等方面，类似于PS中的抠图功能。基本图论的分割技术是图像分割领域中新的研究热点，该方法基于能量优化算法，将图像分割问题转换为图的最小割优化问题。
Grabcut是Graphcut算法的改进，Graphcut是一种直接基于图切算法的图像分割技术，仅仅需要确认前景与背景输入，该算法就可以完成背景与前景相似督导赋权图，并通过最优切割来实现图像分割。Grabcut算法可以不需要用户交互，仅仅需要输入包含目标前景的区域就可以完成前景与前景的分离。
Graphcut的目标和背景模型是灰度直方图，Grabcut采用的是RGB三通道混合高斯模型；Graphcut的能量最小化分割是能通过一次计算实现的，而Grabcut是根据分割模型参数更新完成学的学习过程；Graphcut需要用户输入前景与背景区域点集，而Grabcut只需要提供含有背景的区域像素集就可以完成分割。
上面三段话纯属装逼，实际上，只是对Grabcut算法和Graphcut算法大致的介绍，如果想了解详细原理，可以搜索公众号"qxsf321"，回复0043后提供三篇文章给你看，让你能详细了解原理。

OpenCV中提供了Grabcut函数用于实现Grabcut操作，原型如下：
C++: void grabCut(InputArray img, InputOutputArray mask, Rect rect, InputOutputArray bgdModel, InputOutputArray fgdModel, int iterCount, int mode=GC_EVAL )
参数意义如下：
img：输