34、计算机视觉中的图像分析技术与直方图应用

计算机视觉中的图像分析技术与直方图应用

1. 图像分割相关概念与算法

在图像分析领域，图像分割是一项重要的任务，下面将介绍几种常见的图像分割方法及其相关概念。

1.1 GrabCut 算法

GrabCut 算法在图像分割中有着广泛的应用。首先，我们来了解一些相关的枚举值及其含义，如下表所示：
| 枚举值 | 数值 | 含义 |
| ---- | ---- | ---- |
| cv::GC_BGD | 0 | 确定为背景 |
| cv::GC_FGD | 1 | 确定为前景 |
| cv::PR_GC_BGD | 2 | 可能为背景 |
| cv::PR_GC_FGD | 3 | 可能为前景 |

当不使用掩码初始化时，参数 rect 会被使用。当模式包含 cv::GC_INIT_WITH_RECT 标志时，提供的矩形外部的整个区域被视为“确定为背景”，而其余部分自动设置为“可能为前景”。

在使用 cv::grabCut() 函数时，有两个临时缓冲区数组。首次调用时，它们可以是空数组。但如果需要多次运行该算法，后续运行时需要传入前一次运行填充的相同（未修改）缓冲区，并使用前一次运行返回的掩码作为下一次运行的输入。

内部而言，GrabCut 算法本质上是多次运行 Graphcuts 算法，并在每次运行之间重新计算混合模型。 itercount 参数决定了应用的迭代次数，典型值为 10 或 12，但具体所需的迭代次数可能取决于处理图像的大小和性质