前言

grabCut算法利用了图像中的纹理（颜色）信息和边界（反差）信息，只用少量的用户交互操作，即可得到比较好的分割结果，和分水岭顺丰比较相似，但是计算速度比较慢，得到的结果比较精确，用法：输入一幅图片并对一些像素做属于背景或属于前景的标记，算法会根据这个局部标记计算出整个图像中前景和背景的分割线。

一、grabCut函数

void grabCut(InputArray img, InputOutputArray mask, Rect rect,InputOutputArray bgdModel, InputOutputArray fgdModel,int iterCount, int mode = GC_EVAL);img 输入图像mask 输出掩码rect 用户选择的前景矩形区域bgdModel 输出背景图像fgdModel 输出前景图像iterCount 迭代次数mode 用于指示函数执行什么操作

二、compare函数

compare函数主要用于两个图像之间进行逐像素的比较

void compare(InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, int cmpop);src1 原始图像1src2原始图像2dst 结果图像cmpop 操作类型

三、代码

#include<iostream>
#include<opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;int main()
{Mat img1;img1 = imread("test2.jpg");imshow("原图", img1);Rect rect(84, 84, 406, 318);Mat img2, bg, fg;grabCut(img1, img2, rect, bg, fg,1,GC_INIT_WITH_RECT);compare(img2, GC_PR_FGD, img2, CMP_EQ);imshow("img2", img2);Mat img3(img1.size(), CV_8UC3, Scalar(255, 255, 255));img1.copyTo(img3, img2);imshow("img3", img3);waitKey(0);
}

效果图：

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opencv 学习笔记（十四） grabCut

grabCut

前言

一、grabCut函数

二、compare函数

三、代码

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