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OpenCV-Python系列之GrabCut算法
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修改opencv源代码应用在自己的项目上
首先是用cmake生成opencv的工程文件，用vs2019打开生成sln文件，网上有类似的教程就不多说了。 然后比如我要修改grabcut的源代码在分割完毕后添加一个语句，我打开工程文件下的opencv_imgproc，在下面找到grabcut，在末尾添加 在解决方案管理器，右键生成 等待几分钟后，生成完毕，去该工程文OpenCV4 实现图像分割之GrabCut算法OpenCV源码测试
目录 测试过程： 第一步运行代码先画目标区域矩形框 第二步辅助计算机找一些前景背景点 第三步按下执行键“n”执行，等待结果 源码： 测试图片上煤老板 待测试源码见最下方 测试过程： 第一步运行代码先画目标区域矩形使用GrabCut做分割
主要完成了界面化设计，代码如下 import cv2 as cv import numpy as np import sys from PyQt5.Qt import * class MyWediget(QWidget): def __init__(self): super().__init__() self.setWindowTitle("分割烟草") self.setWindowIcon(QIcon("2.jpg&OpenCV-Python 交互式前景提取使用GrabCut算法 | 三十五
目标 在本章中， 我们将看到GrabCut算法来提取图像中的前景 我们将为此创建一个交互式应用程序。 理论 GrabCut算法由英国微软研究院的Carsten Rother，Vladimir Kolmogorov和Andrew Blake设计。在他们的论文“GrabCut”中：使用迭代图割的交互式前景提取。需要用最少的用户交互python-OpenCV 使用GrabCut来实现图片的前景与后景的分割
先上一个效果图： 使用Python3.7+OpenCV 3.x. 需要引入 numpy库。 在图上用鼠标左键和右键标记前景和后景即可.如果需要重新标记图像,关闭程序重新运行. 以下是具体实现代码。 # -*- coding:utf-8 -*-''' Python: 3.5.7 opencv 3.x 在图上用鼠标左键和右键标[opencv]调用鼠标事件执行grabcut算法实现阈值分割
#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 numRugrabcut图像分割的原理简单介绍
原文链接：https://blog.csdn.net/wh1319501722/article/details/80272167 转载自：https://blog.csdn.net/wh1319501722/article/details/80272167 grabcut采用graph cut图分割和最大流技术的一种交互式图像分割技术，不吹牛逼了，接触opencv 10来天，就这点From GMM to GrabCut
GMM-Gaussian mixture model 什么是高斯混合模型？ 任何一个曲线，我们都可以用若干个高斯曲线来无限逼近它，这就是高斯混合模型的基本思想。高斯混合模型也被视为一种聚类方法，是机器学习中对“无标签数据”进行训练得到的分类结果。其分类结果由概率表示，概率大者，则认为属于这一类