OpenCV python GrabCut算法提取前景背景图片

处理图片:[lena_color.jpg]

手动mask[mask.jpg]

import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as pltdef main():# 1.导入图片img_src = cv2.imread("lena_color.jpg")img_rgb = cv2.cvtColor(img_src, cv2.COLOR_BGR2RGB)# 2.创建掩模图片mask = np.zeros(img_src.shape[:2], np.uint8)bg_model = np.zeros((1, 65), np.float64)fg_model = np.zeros((1, 65), np.float64)# 3.执行区域 前景背景分割rect = (50, 50, 400, 500)cv2.grabCut(img_src, mask, rect, bg_model, fg_model, 5, cv2.GC_INIT_WITH_RECT)# 4.导入手动掩模图片mask2 = cv2.imread("mask.jpg", 0)mask2_show = cv2.imread("mask.jpg", -1)m2_rgb = cv2.cvtColor(mask2_show, cv2.COLOR_BGR2RGB)# 5.执行mask 前景背景分割mask[mask2 == 0] = 0mask[mask2 == 255] = 1mask, bg_model, fg_model = cv2.grabCut(img_src, mask, None, bg_model, fg_model, 5, cv2.GC_INIT_WITH_MASK)mask = np.where((mask == 2) | (mask == 0), 0, 1).astype("uint8")# 6.分离前景背景图片img_gc = img_src * mask[:, :, np.newaxis]img_gc = cv2.cvtColor(img_gc, cv2.COLOR_BGR2RGB)# 7.显示结果plt.figure("显示结果", figsize=(12, 6))plt.subplot(131)plt.imshow(m2_rgb)plt.axis("off")plt.subplot(132)plt.imshow(img_gc)plt.axis("off")plt.subplot(133)plt.imshow(mask)plt.axis("off")plt.show()if __name__ == '__main__':main()

处理结果图片

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