目录一、分水岭算法二、GrabCut一、分水岭算法res=cv.watershed(image,markers)参数： image:输入图像，必须是8位的3通道彩色图像marker:标记图像，32位单通道图像，它包括种子点信息，使用轮廓信息作为种子点。在进行分水岭算法之前，必须设置好marker信息，它包含不同区域的轮廓，每个轮廓有唯一的编号，使用findCountours方法确定轮廓位置，不同区域的交界位置为-1返回：res:图像分割之后的结果自动分割的步骤：对原图像进行灰度化处理，并进行边缘检测或二值化查找轮廓，并且把轮廓信息按不同的编号绘制在标记图像上，即标记种子点，将其传给marker
我想使用在OpenCV上实现的GrabCut算法。如documentation所示这是函数签名:voidgrabCut(InputArrayimg,InputOutputArraymask,Rectrect,InputOutputArraybgdModel,//*InputOutputArrayfgdModel,//*intiterCount,intmode=GC_EVAL)mode参数，指示如何初始化算法，使用rect(矩形边界框)或使用mask(一个矩阵，其值对应于前景/背景区域的用户绘画。我已经有了FG和BG的颜色模型，所以理想情况下我不需要提供mask或矩形，而是使用这些模
我正在尝试在OpenCV2.1(C++)中使用GrabCut算法进行图像分割这是我的代码:MatrgbWorkImage=imread(argv[1]);Matmask;mask=Scalar(0);MatbgdModel,fgdModel;Rectrect=Rect(Point(0,0),imageSize);grabCut(rgbWorkImage,mask,rect,bgdModel,fgdModel,0,GC_INIT_WITH_RECT);grabCut(rgbWorkImage,mask,rect,bgdModel,fgdModel,2,GC_EVAL);不幸的是，我遇到了
目录第6章 图像分割6.1 Grabcut实现6.1.1定义前景和背景6.1.2 cv::grabCut()6.1.3 cv::compare()6.1.4算法实现Github代码地址：GitHub-Qinong/OpenCV第6章 图像分割 Opencv提供了一种常用的图像分割算法Grabcut。Grabcut算法比较复杂，计算量也很大，但有很高的精确度。6.1 Grabcut实现6.1.1定义前景和背景 cv::grabCut函数的用法非常简单，只需要在输入图像做上“属于背景”或“属于前最”的标记即可。根据这个局部标记，算法将计算出整幅图像的前
最近我接到了一个项目，我必须从给定的图像中提取面部(面部+头发)。我正在通过以下方式解决这个问题。我正在从给定图像中提取人脸位置。[我得到一个矩形]我正在提取该矩形并将其放置在另一个与输入图像尺寸相同的图像中。[face_image]我正在对第2步的face_image应用grabCut算法。当face_image包含平滑背景时，算法grabCut效果很好，但是当face_image的背景很复杂时，算法grabCut也会提取部分背景处理后的图像。这是我得到的结果的快照。这是我的grabCut代码:publicvoidextractFace(Matimage,StringfileName
我有一张图片(.jpg图片)，我想从原始图片中提取背景。我用谷歌搜索了很多，但只找到了提取前景图像的教程。我从另一个stackoverflowquestion获取了代码.该代码对我来说工作正常，并且我已经成功提取了前景(根据我的要求)。现在我想从原始图像中完全删除这个前景。我希望它是这样的:-背景=原始图像-前景空白处可用黑色或白色填充。我怎样才能做到这一点？我试过使用这种技术:-Matbackground=image2-foreground;但它给出了一个完整的黑色图像。代码:-#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;in
我一直在iPhone上研究GrabCut算法(在OpenCV中实现)。表演很糟糕。对于大约800x800的图像，即使在模拟器上运行也需要大约10-15秒。在我的手机上它运行了几分钟，最终耗尽内存，然后崩溃(iPhone4)。我敢肯定，如果我用C语言编写自己的算法版本，我可能会做一些优化，但我觉得再多的优化也无法使其接近可用。我在一些学术论文中找到了一些性能测量结果，甚至他们在多核1.8ghzCPU上也看到了30秒的运行时间。所以我唯一的希望是GPU，我对此一无所知。到目前为止，我已经对OpenGLES进行了一些基础研究，但这是一个非常深入的主题，我不想浪费数小时或数天的时间来学习基本概
我正在使用以下代码使用grabCut算法:cv::Matimg=[selfcvMatFromUIImage:image];cv::Rectrectangle(10,10,300,150);cv::Matresult;//segmentation(4possiblevalues)cv::MatbgModel,fgModel;//themodels(internallyused)//GrabCutsegmentationcv::grabCut(img,//inputimageresult,//segmentationresultrectangle,//rectanglecontaining
我一直在尝试通过Python绑定(bind)使用OpenCV实现的抓取剪切方法。我曾尝试在cv和cv2中使用该版本，但我无法找到正确的参数来使方法正确运行。我已经尝试了几种参数排列，但似乎没有任何效果(基本上我在Github上看到的每个示例)。以下是我尝试遵循的几个示例:Example1Example2这里是该方法的文档和一个已知的错误报告:DocumentationKnownGrabcutBug我可以使用下面的示例获取要执行的代码，但它返回空白(全黑)图像mask。img=Image("pills.png")mask=img.getEmpty(1)bgModel=cv.CreateM
OpenCV中的图像处理——霍夫线/圈变换+图像分割（分水岭算法）+交互式前景提取（GrabCut算法）🌎上一节我们介绍了OpenCV中傅里叶变换和模板匹配，这一部分我们来聊一聊霍夫线/圈变换的原理和应用、使用分水岭算法实现图像分割和使用GrabCut算法实现交互式前景提取🏠哈喽大家好，这里是ErrorError!，一枚某高校大二本科在读的♂同学，希望未来在机器视觉领域能够有所成就，很荣幸能够在CSDN结识众多志同道合和在各方面都有所造诣的小伙伴，我们一起加油吧~💖🚀上节内容：OpenCV中的图像处理——傅里叶变换+模板匹配目录🌻🌷OpenCV中的图像处理——霍夫线/圈变换+图像分割（分水岭算
