检测标记最大联通区域后使用grabcut分割

OpenCV笔记(1)——连通域分割实现 最近在做一个东西,需要使用字符的分割,如下图所示 可以看到这里的每个字符互相之间是没有粘连的,那么如何把他们分割开来呢?一个很简单的想法就是通过连通域进行分割,每个字符是一个连通域,不同字符之间是不同的连通域,因为这里没有粘连,所以处理起来是非常方便的。 那么重点就来了,如何实现连通域的分割呢? 原来的打算是通过扫描图像,通过寻找不同字符的边缘定位不同的字符,但是我发现对于“O”这种字符 阅读详情

用图像分割之最大连通域算法得到最大轮廓矩形框,再使用grabcut分割:

#include<opencv2\opencv.hpp>  
#include<cmath>  
  
using namespace cv;  
using namespace std;  
  
int main()  
{  
    Mat srcImage = imread( "test_image.png" ,0);  
    if( !srcImage.data )  
    {  
        cout << "读取失败" << endl;  
        return 0;  
    }  
namedWindow( "原始图", CV_WINDOW_NORMAL ); 
    imshow( "原始图" , srcImage );  
  Mat dstImage;
    // threshold只针对二值化图像  
   threshold( srcImage , dstImage ,228.0 , 255.0 ,CV_THRESH_BINARY|CV_THRESH_OTSU );
&
OpenCV——Grabcut算法 Grabcut 算法主要运用于计算机视觉中的前背景分割,立体视觉和抠图等。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. 1. Grabcut 的目标和背景的模型是RGB三通道的混合高斯模型GMM; 2.Grab Cut为一个不断进行分割估计和模型参数学习的交互迭代过程; 3.Grab Cut只需要提供背景区域的像素集就可以了。也就是说你只需要框选目标,那么在方框外的像素全部当成背景,这时候就可以对GMM进行建模和完成良好... 阅读详情

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