opencv小案例 --- 证件照背景替换

最新推荐文章于 2024-09-08 21:37:41 发布

原创

最新推荐文章于 2024-09-08 21:37:41 发布 · 1k 阅读

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#opencv #计算机视觉 #人工智能

本文详细介绍了如何使用GMM（高斯混合模型）进行图像分割，展示了从读取图像、数据预处理、K-means聚类到背景替换和遮罩生成的完整过程。通过Matlab代码实例，读者可以理解并应用于实际图像处理中。

采用GMM分割也可以。

代码演示：

#include<iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

Mat mat_to_sample(Mat &image);

int main(int argc, char** argv)
{
	Mat src = imread("E:/技能学习/opencv图像分割/test.jpg");
	if (src.empty())
	{
		cout << "could not load image!" << endl;
		return -1;
	}

	namedWindow("input image", WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("input image", src);

	//数据组装
	Mat points = mat_to_sample(src);

	//运行KMeans
	int numCluster = 4;
	Mat labels;
	Mat centers;
	TermCriteria criteria = TermCriteria(TermCriteria::EPS + TermCriteria::COUNT, 10, 0.1);
	kmeans(points, numCluster, labels, criteria, 3, KMEANS_PP_CENTERS, cen