cv2.grabCut()函数和参数介绍
时间: 2023-11-27 22:55:07 浏览: 67
`cv2.grabCut()` 是 OpenCV 中用于图像分割的函数。它基于图像的颜色直方图和先验信息,将图像划分为前景和背景。
该函数的语法如下:
```python
mask, bgdModel, fgdModel = cv2.grabCut(img, mask, rect, bgdModel, fgdModel, iterCount, mode=None)
```
其中,参数的含义如下:
- `img`:需要分割的输入图像。
- `mask`:一个掩模图像,用于指定哪些区域是已知的前景、背景、未知区域。它应该是一个单通道 8 位图像,大小与输入图像相同,具有以下值:
- `cv2.GC_BGD`:表示为确定的背景像素。
- `cv2.GC_FGD`:表示为确定的前景像素。
- `cv2.GC_PR_BGD`:表示为可能的背景像素。
- `cv2.GC_PR_FGD`:表示为可能的前景像素。
- `rect`:一个矩形框,用于指定前景区域的大致位置。它应该是一个四元组 `(x, y, w, h)`,其中 `(x, y)` 是矩形框的左上角坐标,`(w, h)` 是矩形框的宽度和高度。
- `bgdModel`:一个数组,用于存储背景模型。它应该是一个 `(1, 65)` 的单精度浮点数数组。
- `fgdModel`:一个数组,用于存储前景模型。它应该是一个 `(1, 65)` 的单精度浮点数数组。
- `iterCount`:迭代次数。默认值为5。
- `mode`:可选参数,用于指定分割模式。默认值为 `cv2.GC_EVAL`,表示使用图像的颜色直方图来估计模型。
函数返回值为一个三元组 `(mask, bgdModel, fgdModel)`,其中 `mask` 是一个与输入图像大小相同的掩模图像,包含前景背景信息。