具体举例介绍cv2.grabCut()函数和参数
时间: 2023-11-27 20:55:16 浏览: 41
`cv2.grabCut()`函数是一个图像分割算法,它可以将图像分成前景和背景两部分。通常情况下,我们希望将感兴趣的对象(前景)从背景中分离出来,以便在后续的处理中更好地进行分析。
下面是`cv2.grabCut()`函数的语法和参数:
```python
cv2.grabCut(img, mask, rect, bgdModel, fgdModel, iterCount, mode=None)
```
其中:
- `img`:要分割的输入图像。
- `mask`:指定前景、背景和未确定区域(可能是前景或背景)的掩码图像。在函数执行后,掩码图像将被修改以反映分割结果。
- `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`和`h`是矩形框的宽度和高度。
- `bgdModel`和`fgdModel`:这些参数是抓取算法的内部模型,需要提供两个大小为`(1,65)`的NumPy数组。在函数执行后,这些数组将被修改以反映算法的学习结果。
- `iterCount`:指定算法执行的迭代次数。
- `mode`:指定算法执行的模式,可以是`cv2.GC_INIT_WITH_RECT`或`cv2.GC_INIT_WITH_MASK`之一。如果使用前一个选项,则算法将使用`rect`参数指定的矩形框作为前景区域的初始估计。如果使用后一个选项,则算法将使用`mask`参数指定的掩码图像作为前景和背景区域的初始估计。
下面是一个例子,演示如何使用`cv2.grabCut()`函数来分割一张图像:
```python
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('input.jpg')
mask = np.zeros(img.shape[:2], np.uint8)
# specify the foreground and background regions
rect = (50, 50, 300, 500)
# get the grabcut algorithm's internal models
bgdModel = np.zeros((1,65), np.float64)
fgdModel = np.zeros((1,65), np.float64)
# run the grabcut algorithm
cv2.grabCut(img, mask, rect, bgdModel, fgdModel, 5, cv2.GC_INIT_WITH_RECT)
# modify the mask to include the probable foreground and background regions
mask[(mask==cv2.GC_PR_BGD) | (mask==cv2.GC_BGD)] = 0
mask[(mask==cv2.GC_PR_FGD) | (mask==cv2.GC_FGD)] = 1
# apply the mask to the original image
result = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)
cv2.imshow('Input Image', img)
cv2.imshow('Grabcut Result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在这个例子中,我们首先读入了一张图像`input.jpg`。然后,我们创建了一个大小与输入图像相同的掩码图像,并将其全部初始化为0(未知区域)。接下来,我们指定了一个矩形框,用于指定前景区域的大致位置。然后,我们创建了两个大小为`(1,65)`的NumPy数组,用于存储抓取算法的内部模型。接下来,我们运行了`cv2.grabCut()`函数,将输入图像、掩码图像、矩形框和内部模型作为参数传递给它。在函数执行后,我们修改了掩码图像,以便它包含概率前景和背景区域的像素。最后,我们使用`cv2.bitwise_and()`函数将掩码应用于原始图像,并将结果显示出来。
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