Grabcut 算法的基本步骤：
Grabcut的相关API：
Grabcut 算法的代码示例：
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的分割了。即Grab Cut允许不完全的标注.
Grabcut 算法的基本步骤：
void grabCut( InputArray img, //输入图像，必须是8位3通道图像，在处理过程中不会被修改
InputOutputArray mask, //掩码图像，用来确定哪些区域是背景，前景，可能是背景，
可能是前景等
//mask既可以作为输入也可以作为输出。作为输入时，mode要
选择GC_INIT_WITH_MASK (=1)；
GCD_BGD (=0), 背景；GCD_FGD (=1)，前景;GCD_PR_BGD (=2)，可能是背景;GCD_PR_FGD(=3)，可能是前景
Rect rect, //包含前景的矩形，格式为（x, y, w, h）
InputOutputArray bgdModel,//算法内部使用的数组，只需要创建大小为（1，65），
数据类型为np.float64的数组
InputOutputArray fgdModel,//同上
int iterCount, //算法迭代的次数
int mode = GC_EVAL //用来指示grabCut函数进行什么操作
// GC_INIT_WITH_RECT (=0)，用矩形窗初始化GrabCut；
// GC_INIT_WITH_MASK (=1)，用掩码图像初始化GrabCut
);
有关鼠标操作的两个函数：
void setMouseCallback( const string& winname, //图像视窗名称
MouseCallback onMouse, //鼠标响应函数，监视到鼠标操作后调用并处理相
应动作
void* userdata = 0 //鼠标响应处理函数的ID，识别号
);
void OnMouseAction( int event, // 代表了鼠标的各种操作
int x, // 代表鼠标位于窗口的（x，y）坐标位置，即Point(x,y)
int y,
int flags, // 代表鼠标的拖拽事件，以及键盘鼠标联合事件
void *ustc // 标识了所响应的事件函数
);
int event:
#define CV_EVENT_MOUSEMOVE 0 //滑动
#define CV_EVENT_LBUTTONDOWN 1 //左键点击
#define CV_EVENT_RBUTTONDOWN 2 //右键点击
#define CV_EVENT_MBUTTONDOWN 3 //中键点击
#define CV_EVENT_LBUTTONUP 4 //左键放开
#define CV_EVENT_RBUTTONUP 5 //右键放开
#define CV_EVENT_MBUTTONUP 6 //中键放开
#define CV_EVENT_LBUTTONDBLCLK 7 //左键双击
#define CV_EVENT_RBUTTONDBLCLK 8 //右键双击
#define CV_EVENT_MBUTTONDBLCLK 9 //中键双击
int flags:
#define CV_EVENT_FLAG_LBUTTON 1 //左鍵拖曳
#define CV_EVENT_FLAG_RBUTTON 2 //右鍵拖曳
#define CV_EVENT_FLAG_MBUTTON 4 //中鍵拖曳
#define CV_EVENT_FLAG_CTRLKEY 8 //(8~15)按Ctrl不放事件
#define CV_EVENT_FLAG_SHIFTKEY 16 //(16~31)按Shift不放事件
#define CV_EVENT_FLAG_ALTKEY 32 //(32~39)按Alt不放事件
Grabcut 算法的代码示例：
#include<opencv2\highgui\highgui.hpp>
#include<opencv2\imgproc\imgproc.hpp>
#include<iostream>
#include <opencv2\opencv.hpp>
#include <math.h>
using namespace cv;
using namespace std;
//grabcut算法
bool setMouse = false; //判断鼠标左键的状态（up / down）
bool init;
Point pt;
Rect rect;
Mat srcImg, mask, bgModel, fgModel;
int numRun = 0;
void onMouse(int, int, int, int, void*);
void runGrabCut();
void showImage();
int main()
{
srcImg = imread("tahiti.webp");
if (srcImg.empty())
{
printf("could not load image...\n");
return -1;
}
imshow("源图像", srcImg);
mask.create(srcImg.size(), CV_8U);
setMouseCallback("源图像", onMouse, 0);
while (1)
{
char c = (char)waitKey(0);
if (c == ' ') {//选中矩形框后，按空格键执行grabcut分割
runGrabCut();
numRun++;
showImage();
printf("current iteative times : %d\n", numRun);
}
if ((int)c == 27) {
break;
}
}
return 0;
}
void showImage()
{
Mat result, binmask;
binmask = mask & 1;//进一步掩膜
if (init)//进一步抠出无效区域。鼠标按下，init变为false
{
srcImg.copyTo(result, binmask);
}
else
{
result = srcImg.clone();
}
rectangle(result, rect, Scalar(0, 0, 255), 2, 8);
imshow("源图像", result);
}
void onMouse(int events, int x, int y, int flag, void *)
{
if (x < 0 || y < 0 || x > srcImg.cols || y > srcImg.rows)//无效区域
return;
if (events == EVENT_LBUTTONDOWN)
{
setMouse = true;
pt.x = x;
pt.y = y;
init = false;
}
else if (events == EVENT_MOUSEMOVE)//鼠标只要动，就执行一次
{
if (setMouse == true)//鼠标左键按住，滑动
{
Point pt1;
pt1.x = x;
pt1.y = y;
rect = Rect(pt, pt1);//定义矩形区域
showImage();
mask.setTo(Scalar::all(GC_BGD));//背景
mask(rect).setTo(Scalar(GC_PR_FGD));//前景 //对rect内部设置为可能的前景，外部设置为背景
}
}
else if (events == EVENT_LBUTTONUP)
setMouse = false; //鼠标左键抬起
}
void runGrabCut()
{
if (init)//鼠标按下，init变为false
grabCut(srcImg, mask, rect, bgModel, fgModel, 1);//第二次迭代，用mask初始化grabcut
else
{
grabCut(srcImg, mask, rect, bgModel, fgModel, 1, GC_INIT_WITH_RECT);//用矩形窗初始化GrabCut
init = true;
}
}
到此这篇关于OpenCV中Grabcut算法的具体使用的文章就介绍到这了,更多相关OpenCV Grabcut算法内容请搜索易知道(ezd.cc)以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持易知道(ezd.cc)！
