C++?opencv利用grabCut算法實現(xiàn)摳圖示例
更新時間：2022年05月12日 16:46:48 作者：淺念念52
這篇文章主要為大家介紹了C++?opencv利用grabCut算法實現(xiàn)摳圖的代碼示例，有需要的朋友可以借鑒參考下，希望能夠有所幫助，祝大家多多進步，早日升職加薪
前言
grabCut算法利用了圖像中的紋理（顏色）信息和邊界（反差）信息，只用少量的用戶交互操作，即可得到比較好的分割結(jié)果，和分水嶺順豐比較相似，但是計算速度比較慢，得到的結(jié)果比較精確
用法：輸入一幅圖片并對一些像素做屬于背景或?qū)儆谇熬暗臉擞?，算法會根?jù)這個局部標記計算出整個圖像中前景和背景的分割線。
一、grabCut函數(shù)
void grabCut(InputArray img, InputOutputArray mask, Rect rect, InputOutputArray bgdModel, InputOutputArray fgdModel, int iterCount, int mode = GC_EVAL); img 輸入圖像 mask 輸出掩碼 rect 用戶選擇的前景矩形區(qū)域 bgdModel 輸出背景圖像 fgdModel 輸出前景圖像 iterCount 迭代次數(shù) mode 用于指示函數(shù)執(zhí)行什么操作
二、compare函數(shù)
compare函數(shù)主要用于兩個圖像之間進行逐像素的比較
void compare(InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, int cmpop); src1 原始圖像1 src2原始圖像2 dst 結(jié)果圖像 cmpop 操作類型
三、代碼
#include<iostream>
#include<opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
Mat img1;
img1 = imread("test2.jpg");
imshow("原圖", 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);
}
效果圖：
以上就是C++ opencv利用grabCut算法實現(xiàn)摳圖示例的詳細內(nèi)容，更多關(guān)于C++ opencv grabCut算法摳圖的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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