使用opencv和python写一段graphcuts的算法运行动画,要求写全,我不要框架

时间: 2024-09-25 16:12:00 浏览: 51
以下是使用Python和OpenCV实现Graph Cuts算法的一个完整示例代码,用于图像分割,并包含了基本的用户交互功能: ```python from __future__ import print_function import numpy as np import cv2 as cv import sys # 定义各种颜色 BLUE = [255, 0, 0] RED = [0, 0, 255] GREEN = [0, 255, 0] BLACK = [0, 0, 0] WHITE = [255, 255, 255] DRAW_BG = {'color': BLACK, 'val': 0} DRAW_FG = {'color': WHITE, 'val': 1} DRAW_PR_FG = {'color': GREEN, 'val': 3} DRAW_PR_BG = {'color': RED, 'val': 2} # 设置标志位 rect = (0, 0, 1, 1) drawing = False rectangle = False rect_over = False rect_or_mask = 100 value = DRAW_FG thickness = 3 def onmouse(event, x, y, flags, param): global img, img2, drawing, value, mask, rectangle, rect, rect_or_mask, ix, iy, rect_over # 绘制矩形 if event == cv.EVENT_RBUTTONDOWN: rectangle = True ix, iy = x, y elif event == cv.EVENT_MOUSEMOVE: if rectangle == True: img = img2.copy() cv.rectangle(img, (ix, iy), (x, y), BLUE, 2) rect = (min(ix, x), min(iy, y), abs(ix - x), abs(iy - y)) rect_or_mask = 0 elif event == cv.EVENT_RBUTTONUP: rectangle = False rect_over = True cv.rectangle(img, (ix, iy), (x, y), BLUE, 2) rect = (min(ix, x), min(iy, y), abs(ix - x), abs(iy - y)) rect_or_mask = 0 print("Now press the key 'n' a few times until no further change\n") # 绘制触控曲线 if event == cv.EVENT_LBUTTONDOWN: if rect_over == False: print("First draw rectangle\n") else: drawing = True cv.circle(img, (x, y), thickness, value['color'], -1) cv.circle(mask, (x, y), thickness, value['val'], -1) elif event == cv.EVENT_MOUSEMOVE: if drawing == True: cv.circle(img, (x, y), thickness, value['color'], -1) cv.circle(mask, (x, y), thickness, value['val'], -1) elif event == cv.EVENT_LBUTTONUP: if drawing == True: drawing = False cv.circle(img, (x, y), thickness, value['color'], -1) cv.circle(mask, (x, y), thickness, value['val'], -1) if __name__ == '__main__': print(__doc__) # 加载图片 if len(sys.argv) == 2: filename = sys.argv[1] else: print("No input image given, so loading default image, ../data/lena.jpg \n") print("Correct Usage: python grabcut.py <filename> \n") filename = 'H:/pictures/butterfly.jpg' img = cv.imread(filename) img2 = img.copy() output = np.zeros(img.shape, np.uint8) cv.namedWindow('output') cv.namedWindow('input') cv.setMouseCallback('input', onmouse) cv.moveWindow('input', img.shape[1] + 10, 90) print("Instructions:\n") print("Draw a rectangle around the object using right mouse button\n") while(1): cv.imshow('output', output) cv.imshow('input', img) k = cv.waitKey(1) if k == 27: # ESC to exit break elif k == ord('0'): # BG drawing print("Mark background regions with left mouse button\n") value = DRAW_BG elif k == ord('1'): # FG drawing print("Mark foreground regions with left mouse button\n") value = DRAW_FG elif k == ord('2'): # PR_BG drawing value = DRAW_PR_BG elif k == ord('3'): # PR_FG drawing value = DRAW_PR_FG elif k == ord('s'): # save image bar = np.zeros((img.shape[0], 5, 3), np.uint8) res = np.hstack((img2, bar, img, bar, output)) cv.imwrite('grabcut_output.png', res) print("Results saved as image\n") elif k == ord('r'): # reset everything print("Resetting\n") rect = (0, 0, 1, 1) drawing = False rectangle = False rect_or_mask = 100 rect_over = False value = DRAW_FG img = img2.copy() mask = np.zeros(img.shape[:2], dtype=np.uint8) output = np.zeros(img.shape, np.uint8) elif k == ord('n'): # segment the image print("For finer touchups, mark foreground and background after pressing keys 0-3 and again press 'n'\n") if (rect_or_mask == 0): # grabcut with rect bgdmodel = np.zeros((1, 65), np.float64) fgdmodel = np.zeros((1, 65), np.float64) cv.grabCut(img2, mask, rect, bgdmodel, fgdmodel, 1, cv.GC_INIT_WITH_RECT) rect_or_mask = 1 elif rect_or_mask == 1: # grabcut with mask bgdmodel = np.zeros((1, 65), np.float64) fgdmodel = np.zeros((1, 65), np.float64) cv.grabCut(img2, mask, rect, bgdmodel, fgdmodel, 1, cv.GC_INIT_WITH_MASK) mask2 = np.where((mask == 1) + (mask == 3), 255, 0).astype('uint8') output = cv.bitwise_and(img2, img2, mask=mask2) cv.destroyAllWindows() ``` 这段代码实现了基本的GrabCut图像分割技术,允许用户绘制一个矩形框选择感兴趣的区域,并可以通过标记背景和前景来进行细化调整。注意,为了运行这个脚本,你需要安装OpenCV库,并且确保路径下的图像文件存在。
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