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本文详细介绍了OpenCV中的GrabCut图像分割算法，它基于GraphCut并进行了改进，适用于静态图像中前景物体的提取。文章讲解了GrabCut与GraphCut的关系，函数参数，使用案例，以及算法的实现步骤和原理，包括高斯混合模型的应用和迭代能量最小化过程。
本文架构
- GrabCut算法和Graphcut算法的关系
- GrabCut函数参数的介绍
- GrabCut算法的使用案例
- GrabCut算法实现的步骤
- GrabCut算法实现的原理
知识扩展
图像分割：选取图像中的指定目标，并将背景色置为黑色。识别目标
实例分割：在像素级识别对象轮廓的任务【最困难的视觉任务之一】。识别目标特征
GrabCut算法和GraphCut算法的关系
- OpenCV中的GrabCut算法是GraphCut算法的改进
- GraphCut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，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。
GrabCut函数参数的介绍
def grabCut
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