OpenCV3 Python语言实现笔记3

图像分割技术详解

最新推荐文章于 2022-09-29 11:41:34 发布

qq_35497808

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分类专栏： opencv 文章标签： opencv

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本文介绍了两种主流的图像分割技术：GrabCut算法和分水岭算法。通过实例演示了如何使用OpenCV实现这两种算法，并对比了处理后的图像效果。

分割 GrabCut算法分水岭算法

一、GrabCut

import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread('../images/statue_small.jpg')
mask = np.zeros(img.shape[:2],np.uint8)

bgdModel = np.zeros((1,65),np.float64)#前景模型
fgdModel = np.zeros((1,65),np.float64)#背景模型

rect = (100,1,421,378)
cv2.grabCut(img,mask,rect,bgdModel,fgdModel,5,cv2.GC_INIT_WITH_RECT)

mask2 = np.where((mask==2)|(mask==0),0,1).astype('uint8')#
img = img*mask2[:,:,np.newaxis]#

plt.subplot(121), plt.imshow(img)
plt.title("grabcut"), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122), plt.imshow(cv2.cvtColor(cv2.imread('../images/statue_small.jpg'), cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.title("original"), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

二、分水岭算法

。。。