有关opencv的学习(19)—GrabCut算法提取前景物体

GrabCut算法是OpenCV中的图像分割技术,基于图割算法,仅需用户简单交互就能得到精确的前景和背景分割。通过输入图像、掩码和矩形ROI,经过多次迭代优化,实现前景物体的精确提取。该算法结合颜色和边界信息,适用于静态图像的前景物体提取,尤其是在需要精确结果但计算速度不是首要考虑的情况下。

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      OpenCV中的GrabCut算法是Graphcut算法的改进, Grabcut是一种直接基于图割算法的图像分割技术, 仅仅需要确认前景和背景输入, 该算法就可以完成前景和背景的最优分割, 算法依据《“GrabCut” - Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts》这篇文章来实现的。该算法利用了图像中的纹理(颜色)信息和边界(反差)信息, 只要少量的用户交互操作即可得到比较好的分割结果, 和分水岭算法比较相似, 但是计算速度比较慢, 得到的结果比较精确。如果要从静态图像中提取前景物体(如从一个图像剪切物体到另一个图像), 采用GrabCut算法是最好的选择。

    用法很简单: 只需输入一幅图像, 并对一些像素做属于背景或属于前景的标记, 算法会根据这个局部标记, 计算出整个图像中前景和背景的分割线。

如下:

CV_EXPORTS_Wvoid grabCut(InputArray img, 

                                                      InputOutputArray mask, 

           Rect rect,

                                                     

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