GrabCut简介

GrabCut是Graph Cut的改进版，是迭代的Graph Cut。OpenCV中的GrabCut算法是依据《“GrabCut” - Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts》这篇文章来实现的。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。
与Graph cut指定两个顶点不同，grabcut只需指定一个粗略的能将目标框住的边框就可以完成良好的分割。（好比PS中的魔棒工具，效果和PS抠图一样。）

简介来源：简书（https://www.jianshu.com/p/1618b281b707）

小编也是刚刚学习，理论的东西我也在这里扯不清楚，直接上代码，看码说话！

MATLAB实现效果图

这是ROI区域的选取，可以指定点提取或者手动选取，具体操作见代码，两种方式都给出来了。

Grabcut处理的整个流程图，右下角为分割出来的前景区域

MATLAB代码实现

Grabcut的MATLAB代码如下，如果这段代码都看不懂，说明MATLAB图像处理基础课没入门，需要加油哈！

%% GrabCut 函数应用
% 从图像中抠出前景色clear;clc;
%读入RGB图像
RGB = imread('peppers.png');%可以自行更改图片
%超像素分割——创建一个同样大小的图像
L = superpixels(RGB,500);%% 创建可变多边形
imshow(RGB)
%①手动创建，gca为函数句柄
% 在弹出figure窗口直接鼠标点击选取闭环区域。
%h1 = impoly(gca); %impoly() = drawpolygon() = drawpolyline()%②定点创建，gca为函数句柄
h1 = impoly(gca,[72,105; 1,231; 0,366; 104,359;...394,307; 518,343; 510,39; 149,72]);%% 获取ROI位置坐标
ROIPoints = getPosition(h1);%% 将感兴趣区域（ROI）多边形转换为区域蒙版
% poly2mask（x，y，m，n）从在x和y处具有顶点的ROI多边形计算大小为m×n的二进制感兴趣区域（ROI）掩模BW。
ROI = poly2mask(ROIPoints(:,1),ROIPoints(:,2),size(L,1),size(L,2));%% 开始分割
BW = grabcut(RGB,L,ROI);
figure
subplot(223);
imshow(BW);
title('分割模板');maskedImage = RGB;
%将maskedImage图像背景全部改为0,即黑色
maskedImage(repmat(~BW,[1 1 3])) = 0;
subplot(224);
imshow(maskedImage)
title('分割效果');subplot(221);
imshow(RGB);
title('原始图像');subplot(222);
imshow(L);
title('L模板');

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