【计算机视觉】Python图像分割Graph Cut

最新推荐文章于 2023-08-27 13:06:54 发布

原创

最新推荐文章于 2023-08-27 13:06:54 发布 · 1.4k 阅读

1 ·

CC 4.0 BY-SA版权

本文介绍了使用Python进行图像分割的方法，通过Graph Cut算法实现对图像前景和背景的分割。详细展示了创建图和分割图片的过程，并给出了实验结果，包括各节点权重及分割路径。示例中，图像的蓝色区域被识别为背景，红色区域视为前景，最终得到了清晰的分割效果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一、代码

创建一个图

from pygraph.classes.digraph import digraph
from pygraph.algorithms.minmax import maximum_flow

gr = digraph()#创建一个图，有向带权图
gr.add_nodes([0,1,2,3])
gr.add_edge((0,1), wt=4)#wt权重
gr.add_edge((1,2), wt=3)
gr.add_edge((2,3), wt=5)
gr.add_edge((0,2), wt=3)
gr.add_edge((1,3), wt=4)
flows,cuts = maximum_flow(gr, 0, 3)
print ('flow is:' , flows)
print ('cut is:' , cuts)

分割图片前景背景

from scipy.misc import imresize
from PCV.tools import graphcut
from PIL import Image
from numpy import *
from pylab import *

im = array(Image.open("empire.jpg"))
im = imresize(im, 0.07)
size = im.shape[:2]
print ("OK!!")

# add two rectangular training regions
labels = zeros(size)
labels[3:18, 3:18] = -1 #背景
labels[-18:-3, -18:-3] = 1 #前景
print ("OK!!")


# create graph
g = graphcut.build_bayes_graph(im, labels, kappa=1)

# cut the graph
res = graphcut.cut_graph(g, size)
print ("OK!!")


fig