抠图-grabCut算法+hog检测

GrabCut是微软研究院的一个课题，主要功能是分割和抠图。
grabcut是在graph cut基础上改进的一种图像分割算法，它同样是基于图割理论的。
由于背景的复杂度不同所以，grabcut算法抠图的准确性也有很大的差异，所以我使用了hog检测人物再使用grabcut算法抠图，增加了准确性。

这里我是在视频中进行抠图。
代码：

#include<opencv2\opencv.hpp>
#include<vector>
using namespace std;
using namespace cv;int main()
{  int num= 0;VideoCapture cap("f:\\opencv\\image_video_data\\test.mov");if (!cap.isOpened()){return -1;}while (1){Mat image;cap >> image;if (image.empty()){return -1;//    break;}//hog人物检测vector<Rect> found, found_filtered;HOGDescriptor people_dectect_hog;//opencv官方自带了人物检测people_dectect_hog.setSVMDetector(HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector());people_dectect_hog.detectMultiScale(image, found, 0, Size(8, 8), Size(32, 32), 1.05, 1);size_t i, j;//排除嵌套的矩阵for (i = 0; i < found.size(); i++){Rect r = found[i];for (j = 0; j < found.size(); j++)if (j != i && (r&found[j]) == r)break;if (j == found.size())found_filtered.push_back(r);}//进行的是担任的抠图所以，只可检测到一个矩阵Rect rr;rr = found_filtered.at(0);//这里是我根据具体的进行了改动，调整hog检测矩阵的大小，也可以不改Rect rectangle(rr.x*1.1, rr.y, rr.width*0.7, rr.height);Mat result; // segmentation result (4 possible values)  Mat bgModel, fgModel; // the models (internally used)  //opencv的grabcut算法grabCut(image, result,    rectangle,bgModel, fgModel, 1,        GC_INIT_WITH_RECT); compare(result, cv::GC_PR_FGD, result, cv::CMP_EQ);Mat foreground(image.size(), CV_8UC3, cv::Scalar(255, 255, 255));image.copyTo(foreground, result); rectangle(image, rectangle, cv::Scalar(255, 255, 255), 1);namedWindow("Image");imshow("Image", image);namedWindow("Segmented Image");imshow("Segmented Image", foreground);waitKey(20);}return 0;
}

原图：

效果：

就这样了。

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