grabcut
A MATLAB Implementation of GrabCut (Excluding Border Matting and User Editing)
This project implements
@article{rother2004grabcut,
title={Grabcut: Interactive foreground extraction using iterated graph cuts},
author={Rother, Carsten and Kolmogorov, Vladimir and Blake, Andrew},
journal={ACM Transactions on Graphics (TOG)},
volume={23},
number={3},
pages={309--314},
year={2004},
publisher={ACM}
}
in MATLAB, and it excludes border matting and user editing. That is, it implements everything up to
Iterative minimisation 4. Repeat from step 1 until convergence
as in Figure 3 in the original paper.
Results
Example Usage
GAMMA = 20;
% Inputs and parameters
im_in = imread('./grabcut/results/test4.jpg');
% GrabCut
im_out = grabcut(im_in, GAMMA);
imwrite(im_out, './grabcut/results/test4_out.jpg');
Acknowledgement
The author would like to thank the Computer Vision Research Group at the University of Western Ontario for making their implementation of the max-flow/min-cut algorithm publicly available here.
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1 原理及实现 OpenCV中的GrabCut算法是Graphcut算法的改进, Graphcut是一种直接基于图割算法的图像分割技术, 仅仅需要确认前景和背景输入, 该算法就可以完成前景和背景的最优分割。 该算法和分水岭算法比较相似, 但是计算速度比较慢, 得到的结果比较精确。 用法很简单: 只需输入一幅图像, 并对一些像素做属于背景或属于前景的标记, 算法会根据这个局部标记, 计算出整个图像中
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本文向大家介绍python OpenCV GrabCut使用实例解析，包括了python OpenCV GrabCut使用实例解析的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 这篇文章主要介绍了python OpenCV GrabCut使用实例解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 先上一个效果图： 使用Python3.7+OpenCV
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我一直试图使用python OpenCV从grabcut输出中删除黑色背景。 上面的代码是我为保存grabcut输出而编写的。请建议，我如何才能去除黑色背景，使其透明？
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目标 在这一章当中 我们将看到 GrabCut 算法提取图像中的前景 我们将为此创建一个交互式应用程序。 理论基础 GrabCut算法由英国剑桥微软研究院的Carsten Rother，Vladimir Kolmogorov和Andrew Blake设计，并发表在他们的论文《"GrabCut": interactive foreground extraction using iterated gr
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目标 在本章中， 我们将看到GrabCut算法来提取图像中的前景 我们将为此创建一个交互式应用程序。 理论 GrabCut算法由英国微软研究院的Carsten Rother，Vladimir Kolmogorov和Andrew Blake设计。在他们的论文“GrabCut”中：使用迭代图割的交互式前景提取。需要用最少的用户交互进行前景提取的算法，结果是GrabCut。 从用户角度来看，它是如何工作