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利用OpenCV的Grabcut()函数实现图像的前景与背景的分割-并对Grabcut()作详细介绍

2023-11-17

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Graphcut是一种基于图论的分割方法，在计算机视觉领域中应用于前景分割、医学处理、纹理分割及立体视觉等方面，类似于PS中的抠图功能。基本图论的分割技术是图像分割领域中新的研究热点，该方法基于能量优化算法，将图像分割问题转换为图的最小割优化问题。

Grabcut是Graphcut算法的改进，Graphcut是一种直接基于图切算法的图像分割技术，仅仅需要确认前景与背景输入，该算法就可以完成背景与前景相似督导赋权图，并通过最优切割来实现图像分割。Grabcut算法可以不需要用户交互，仅仅需要输入包含目标前景的区域就可以完成前景与前景的分离。

Graphcut的目标和背景模型是灰度直方图，Grabcut采用的是RGB三通道混合高斯模型；Graphcut的能量最小化分割是能通过一次计算实现的，而Grabcut是根据分割模型参数更新完成学的学习过程；Graphcut需要用户输入前景与背景区域点集，而Grabcut只需要提供含有背景的区域像素集就可以完成分割。

上面三段话纯属装逼，实际上，只是对Grabcut算法和Graphcut算法大致的介绍，要说为什么是那样，我现在也说不清楚，如果想了解详细原理，可以参考相关论文和下面这三篇博文

图像分割之（一）概述_zouxy09的专栏-CSDN博客_图像分割概述

图像分割之（二）Graph Cut（图割）_zouxy09的专栏-CSDN博客_graphcut

图像分割之（三）从Graph Cut到Grab Cut_zouxy09的专栏-CSDN博客_graphcut图像分割

OpenCV中提供了Grabcut函数用于实现Grabcut操作，原型如下：

void grabCut(InputArray image, InputOutputArray mask, Rect rect, InputOutputArray bgdModel, InputOutputArray fgdModel, int iterCount, int mode)

对这个函数的参数的介绍和具体的示例代码请访问博文0043-使用Grabcut函数完成前景与背景的分割_清溪算法-CSDN博客获取

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图像处理原理工具代码

opencv

计算机视觉

python

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