Python:实现GrabCut算法(附完整源码)

GrabCut算法进行物体分割GrabCut算法原理python实现GrabCut算法 GrabCut算法原理 （1）在图片中定义含有（一个或多个）物体的矩形。 （2）矩形外外的区域被自动认为是背景。 （3）对于用户定义的矩形区域,可用背景中的数据来区别它里面的前景和背景区域。 （4)用高斯混合模型（Gaussians Mixture Model,GMM）来对背景和前景建模，并将未定义的像素标记为...

图像分割之（四）OpenCV的GrabCut函数使用和源码解读 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09       上一文对GrabCut做了一个了解。OpenCV中的GrabCut算法是依据《"GrabCut" - Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts》

grabcut代码（python代码） import numpy as np import cv2 from matplotlib import pyplot as plt img=cv2.imread(‘C:\Users\86198\Desktop\1.jpeg’) mask=np.zeros(img.shape[:2],np.uint8) bgdModel=np.zeros((1,65),np...

1. 算法介绍 Graph Cut（图形切割）应用于计算机视觉领域用来有效的解决各种低级计算机视觉问题，例如图像平滑（image smoothing）、立体应对问题（stereo correspondence problem）、图像分割（image segmentation）等等。此类方法把图像分割问题与图的最小割（min cut）问题相关联，在计算机视觉的很多类似的问题中，最小能量（minimu...

GrabCut算法 通常情况下，我们需要图像进行前景后景进行分离，有的时候也许我们仅仅是需要前景。本次教程我们将介绍GrabCut算法进行交互式前景提取。 GrabCut是一种基于图切割的图像分割方法。GrabCut算法是基于Graph Cut算法的改进。 基于要被分割对象的指定边界框开始，使用高斯混合模型估计被分割对象和背景的颜色分布（注意，这里将图像分为被分割对象和背景两部分）。简而言之，就是只需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。 该算法利用图像中纹理（颜色）信息和边界（反差）信

import cv2 import numpy as np import math #基于Grabcut算法的前景分割 src = cv2.imread("Gaussian_Blur.png") src = cv2.resize(src, (0,0), fx=0.5, fy=0.5) r = cv2.selectROI('input', src, False) # 返回 (x_min, y_min, w, h) roi = src[int(r[1]):int(r[1]+r[3]), int(r[0])

GrabCut 该算法，在opencv中很容易就可以使用。 通过对于一开始取定的矩阵来做来模拟。 （这个我们可以通过调整这个点的以及对应的矩阵大小来调整效果） 下面就是算法提取出来的图像，以及原图 下面这就是原图（就是代码的输入图片） 代码 import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as p...

一、模板匹配 1、单目标 单目标模板匹配的原理：模板图像在输入图像上做滑动操作（类似于 2D 卷积），模板图像与所在原图 patch 做比较，最终返回一个灰度图，每个像素代表该像素的邻域与模板的相似度。当输入图像尺寸为 (W,H)(W, H)(W,H)、模板图像尺寸为 (w,h)(w,h)(w,h) 时，输出图像尺寸为 (W−w+1,H−h+1)(W-w+1, H-h+1)(W−w+1,H−h+1)。 一旦得到结果，就可以使用cv.minMaxLoc() 函数来查找最大值/最小值的位置，取它为矩形的左上角，

这篇博客将介绍如何使用OpenCV和GrabCut算法执行前景分段和提取。Grabcut算法通过CV2.GRabcut实现，可以通过以下任一方法初始化： 1）前景边界框，屏蔽近似图像中对象的像素的位置 2）使用近似前景掩码； 然后迭代地近似于前景和背景。 虽然基于深度学习的图像分割网络（例如，掩码R-CNN和U-NET）实际检测和近似图像中对象的掩码，但也并不完美，可能带有污点； 实际上可以使用Grabcut来清理这些细分网络返回的“杂乱”掩码！

最近在学习grab cut算法，发现需要学习的内容真的挺多，其中主要有