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c++ - OpenCV - 具有自定义前景/背景模型的 GrabCut

coder 2024-02-21 原文

我想使用在 OpenCV 上实现的 GrabCut 算法。

如documentation所示这是函数签名:

void grabCut(
    InputArray img, 
    InputOutputArray mask, 
    Rect rect, 
    InputOutputArray bgdModel, // *
    InputOutputArray fgdModel, // *
    int iterCount, 
    int mode=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ma​​sk (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，而是使用这些模型作为初始化(我想防止 OpenCV 计算新模型和请改用我的)。我看到 bgdModel 和 fgdModel 参数以某种方式包含此模型信息。不幸的是，文档没有提供任何关于模型信息如何存储在那里的细节。

是否可以使用现有数据填充这些模型并使用mode=GC_EVAL运行该方法？，如果可以，我该怎么做需要对模型进行编码？

最佳答案

在 opencv/sources/modules/imgproc/src/grabcut.cpp 中，您可以查看模型 (GMM) 的编码方式:

GMM::GMM( Mat& _model )
{
    const int modelSize = 3/*mean*/ + 9/*covariance*/ + 1/*component weight*/;
    if( _model.empty() )
    {
        _model.create( 1, modelSize*componentsCount, CV_64FC1 );
        _model.setTo(Scalar(0));
    }
    else if( (_model.type() != CV_64FC1) || (_model.rows != 1) || (_model.cols != modelSize*componentsCount) )
        CV_Error( CV_StsBadArg, "_model must have CV_64FC1 type, rows == 1 and cols == 13*componentsCount" );

    model = _model;

    coefs = model.ptr<double>(0);
    mean = coefs + componentsCount;
    cov = mean + 3*componentsCount;

    for( int ci = 0; ci < componentsCount; ci++ )
        if( coefs[ci] > 0 )
             calcInverseCovAndDeterm( ci );
}

因此，对于每个模型，您都需要一个 1 x 65 双倍的 cv::Mat(componentsCount 等于 5)。每个分量有 3 个均值，因为它是在 RGB 色彩空间中计算的。使用 GC_EVAL 确实会使模型完好无损，但我从未尝试过使用预计算模型。

关于c++ - OpenCV - 具有自定义前景/背景模型的 GrabCut，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/23806064/

自定ampstrongcomponentsCountmodelc++opencvcomputer-visionimage-segmentation

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