用GrabCut进行前景检测（对书中代码进行改进）Python

约定不等于承诺〃 2022-05-19 10:15 113阅读 0赞

## GrabCut ##

该算法，在opencv中很容易就可以使用。

通过对于一开始取定的矩阵来做来模拟。  
**（这个我们可以通过调整这个点的以及对应的矩阵大小来调整效果）**

--------------------

**下面就是算法提取出来的图像，以及原图**  
![这里写图片描述][70]

**下面这就是原图（就是代码的输入图片）**

![这里写图片描述][70 1]

## 代码 ##

import cv2
    import numpy as np
    from matplotlib import pyplot as plt
    
    img = cv2.imread('3.jpg')
    OLD_IMG = img.copy()
    mask = np.zeros(img.shape[:2], np.uint8)
    
    SIZE = (1, 65)
    bgdModle = np.zeros(SIZE, np.float64)
    fgdModle = np.zeros(SIZE, np.float64)
    
    rect = (60, 25, 500, 500)
    
    cv2.grabCut(img, mask, rect, bgdModle, fgdModle, 5, cv2.GC_INIT_WITH_RECT)
    
    mask2 = np.where((mask == 2) | (mask == 0), 0, 1).astype('uint8')
    img *= mask2[:, :, np.newaxis]
    
    plt.subplot(121), plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    plt.title("grabcut"), plt.xticks([]), plt.yticks([])
    
    plt.subplot(122), plt.imshow(cv2.cvtColor(OLD_IMG, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    plt.title("original"), plt.xticks([]), plt.yticks([])
    
    plt.savefig('GrabCut.png')
    plt.show()

[70]: /images/20220519/c6d29a6d407a49f0a31343060286117b.png
[70 1]: /images/20220519/432d3bf00f5e419a87226eee3ffa60e5.png

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