grabcut 源代码

时间: 2023-10-22 18:05:27 浏览: 41
以下是 OpenCV 中的 GrabCut 源代码,你可以在 GitHub 上找到它: ```cpp void cv::grabCut( InputArray _img, InputOutputArray _mask, Rect rect, InputOutputArray _bgdModel, InputOutputArray _fgdModel, int iterCount, int mode ) { Mat img = _img.getMat(), mask0 = _mask.getMat(); if( img.empty() ) CV_Error( CV_StsBadArg, "image is empty" ); if( mask0.empty() ) CV_Error( CV_StsBadArg, "mask is empty" ); if( rect.width <= 0 || rect.height <= 0 ) CV_Error( CV_StsBadArg, "rectangle width and height must be positive" ); if( rect.x < 0 || rect.y < 0 || rect.x + rect.width > img.cols || rect.y + rect.height > img.rows ) CV_Error( CV_StsBadArg, "rectangle out of image" ); if( iterCount <= 0 ) return; int i, j, k, n; int x, y; int width = rect.width, height = rect.height, kCompCount = 5; int compIdx, newMaskVal, maxIter = iterCount; int* mask = 0; float* bgdData = 0; float* fgdData = 0; uchar* ptr; uchar* ptr2; uchar** maskTab = 0; float** bgdTab = 0; float** fgdTab = 0; int* binIdx = 0; double t; _mask.create( img.size(), CV_8UC1 ); mask = _mask.getMat().data; // initialize state maskTab = (uchar**)cvAlloc( height*sizeof(maskTab[0]) + height*width*sizeof(maskTab[0][0]) + kCompCount*(sizeof(bgdTab[0]) + sizeof(fgdTab[0])) ); bgdTab = (float**)(maskTab + height); fgdTab = bgdTab + kCompCount; bgdData = (float*)(fgdTab + kCompCount); fgdData = bgdData + kCompCount*3; binIdx = (int*)cvAlloc(256*sizeof(binIdx[0])); for( i = 0; i < height; i++ ) maskTab[i] = mask + img.cols*i; for( i = 0; i < 256; i++ ) binIdx[i] = i/(256/(kCompCount-1)); t = (double)getTickCount(); initGMMs( img(rect), maskTab, bgdTab, fgdTab ); calcBeta( img(rect), bgdTab, fgdTab, maskTab, beta ); t = (double)getTickCount() - t; if( iterCount == 1 ) return; for( int count = 0; count < maxIter; count++ ) { int changeCount = 0; // assign GMM components for( i = 0; i < height; i++ ) { ptr = img.ptr<uchar>(i+rect.y) + rect.x*3; ptr2 = maskTab[i] + rect.x; for( j = 0; j < width; j++, ptr += 3 ) { double p[5], s = 0; for( k = 0; k < kCompCount; k++ ) { p[k] = pdf( ptr, bgdTab[k], fgdTab[k] ); s += p[k]; } if( s > std::numeric_limits<double>::epsilon() ) { s = 1./s; for( k = 0; k < kCompCount; k++ ) p[k] *= s; } else p[0] = 1.f, p[1] = 0, p[2] = 0, p[3] = 0, p[4] = 0; double max_p = p[0]; int max_idx = 0; for( k = 1; k < kCompCount; k++ ) { if( max_p < p[k] ) { max_p = p[k]; max_idx = k; } } ptr2[j] = (uchar)max_idx; } } // estimate GMM parameters for( k = 0; k < kCompCount; k++ ) { memset( bgdData + k*3, 0, 3*sizeof(float) ); memset( fgdData + k*3, 0, 3*sizeof(float) ); n = 0; for( i = 0; i < height; i++ ) { ptr = img.ptr<uchar>(i+rect.y) + rect.x*3; ptr2 = maskTab[i] + rect.x; for( j = 0; j < width; j++, ptr += 3 ) { if( ptr2[j] == k ) { bgdData[k*3 + 0] += ptr[0]; bgdData[k*3 + 1] += ptr[1]; bgdData[k*3 + 2] += ptr[2]; n++; } else if( ptr2[j] == k + kCompCount ) { fgdData[k*3 + 0] += ptr[0]; fgdData[k*3 + 1] += ptr[1]; fgdData[k*3 + 2] += ptr[2]; n++; } } } if( n != 0 ) { float inv_n = 1.f/n; bgdData[k*3 + 0] *= inv_n; bgdData[k*3 + 1] *= inv_n; bgdData[k*3 + 2] *= inv_n; fgdData[k*3 + 0] *= inv_n; fgdData[k*3 + 1] *= inv_n; fgdData[k*3 + 2] *= inv_n; } else { bgdData[k*3 + 0] = float( rand() ); bgdData[k*3 + 1] = float( rand() ); bgdData[k*3 + 2] = float( rand() ); fgdData[k*3 + 0] = float( rand() ); fgdData[k*3 + 1] = float( rand() ); fgdData[k*3 + 2] = float( rand() ); } if( !calcInverseCovAndDeterm( bgdTab[k], bgdGMM[k].cov.inv(), bgdGMM[k].covDeterm ) || !calcInverseCovAndDeterm( fgdTab[k], fgdGMM[k].cov.inv(), fgdGMM[k].covDeterm ) ) { // if DET(COV) is too small (singular matrix), exit changeCount = maxIter + 1; break; } bgdGMM[k].weight = (float)n/(width*height); fgdGMM[k].weight = 1.f - bgdGMM[k].weight; } if( changeCount > maxIter ) break; // assign labels for( i = 0; i < height; i++ ) { ptr2 = maskTab[i] + rect.x; for( j = 0; j < width; j++ ) ptr2[j] = binIdx[ptr2[j]]; } // make sure that "hard" components are not split for( k = 0; k < kCompCount; k++ ) { int sum_b = 0, count_b = 0; int sum_f = 0, count_f = 0; for( i = 0; i < height; i++ ) { ptr = img.ptr<uchar>(i+rect.y) + rect.x*3; ptr2 = maskTab[i] + rect.x; for( j = 0; j < width; j++, ptr += 3 ) { if( ptr2[j] == k ) { sum_b += ptr[0]; sum_b += ptr[1]; sum_b += ptr[2]; count_b++; } else if( ptr2[j] == k + kCompCount ) { sum_f += ptr[0]; sum_f += ptr[1]; sum_f += ptr[2]; count_f++; } } } if( count_b == 0 ) bgdGMM[k].weight = 0.f; else { bgdData[k*3 + 0] = (float)(sum_b/count_b); bgdData[k*3 + 1] = (float)(sum_b/(count_b+1)); bgdData[k*3 + 2] = (float)(sum_b/(count_b+2)); bgdGMM[k].weight = 1.f/(count_b + 2); } if( count_f == 0 ) fgdGMM[k].weight = 0.f; else { fgdData[k*3 + 0] = (float)(sum_f/count_f); fgdData[k*3 + 1] = (float)(sum_f/(count_f+1)); fgdData[k*3 + 2] = (float)(sum_f/(count_f+2)); fgdGMM[k].weight = 1.f/(count_f + 2); } } if( changeCount > maxIter ) break; } cvFree( &maskTab ); cvFree( &binIdx ); } ```

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