Python grabcut 提取图像前景

grabcut是一个非常实用的提取图像前景的算法。该方法是一种基于图切割的图像分割方法，是基于graph cut算法的改进。grabcut是需要少量用户交互操作。简单的说，就是需要用户指定要识别的区域。

opencv中提供了grabcut函数，直接调用就可以实现图像前景的提取。该函数的说明如下：

 mask, bgdModel, fgdModel = cv2.grabCut(img, mask, rect, bgdModel, fgdModel, iterCount, mode=None)

参数说明：

 - img： 输入图像，支持8位3通道- mask： 掩码图像，可以设置为：GCD_BGD（=0），背景；GCD_FGD（=1），前景；GCD_PR_BGD（=2），可能的背景；GCD_PR_FGD（=3），可能的前景。- rect： 前景的矩形，格式为（x,y,w,h），分别为左上角坐标和宽度，高度- bdgModel, fgdModel： 算法内部是用的数组，只需要创建两个大小为(1,65）np.float64的数组。- iterCount： 迭代次数- mode：使用矩阵模式还是蒙板模式cv2.GC_INIT_WITH_RECTcv2.GC_INIT_WITH_MASK

下面的例子是简单的提取前景应用：

import numpy as np
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('d:\\girl.png')
mask = np.zeros(img.shape[:2], np.uint8)
rect=(31,51,164,289)
bgdModel = np.zeros((1, 65), np.float64)
fgdModel = np.zeros((1, 65), np.float64)
cv2.grabCut(img, mask, rect, bgdModel, fgdModel, 10, cv2.GC_INIT_WITH_RECT)
img_f = img.copy()
mask2 = np.where((mask == 2) | (mask == 0), 0, 1).astype('uint8')
img_f = img * mask2[:, :, np.newaxis]
# 显示图像
cv2.imshow("img", img)
cv2.imshow("img_f",img_f)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

结果：

框定前景的矩形选择很重要。如果选择不好，最后的结果会有小的问题。可以通过调整矩形来获得更好的结果。

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