图像分割：Grabcut算法小程序

OpenCV中的GrabCut

GrabCut是流行的图像分割算法之一，通过标记前景像素、相似色彩聚类、边界像素惩罚和迭代，寻找最优解。
本文用OpenCV实现的GrabCut算法，做了个小程序。至于该算法的详解可自行百度学习吧。
OpenCV中GrabCut算法函数原型：

void grabCut(InputArray image, InputOutputArray mask, Rect rect, InputOutputArray bgdModel, InputOutputArray fgdModel, int iterCount, int mode)

参数解释：
image：输入图像
mask：分割结果
rect：前景区域
bgdModel、fgdModel：（算法内部调用参数）
iterCount：迭代次数
mode：运行参数

算法调用流程：
（1）读取一张图片，用矩形标记出前景部分。
（2）调用grabCut（），获得分割结果。
（3）由于grabCut函数返回的分割结果，包含四种值：确定属于背景像素、可能属于背景像素、确定属于前景像素、可能属于前景像素。所以，根据需要，从返回结果中提取需要值。
（4）根据需要从结果提取需要的值（矩阵）后，通过掩码，对图片进行分割。

注意：程序有些耗时，选取完区域后。程序可能没反应（计算量较大），耐心等待一会即可。

具体程序：

GradCut.h

#include<opencv2\core\core.hpp>
#include<opencv2\highgui\highgui.hpp>
#include<opencv2\imgproc\imgproc.hpp>

class GrabCut
{
private:
    //保存结果
    cv::Mat result;
    cv::Mat bgmodle, fgmodel;
public:
    //调用grabCut函数
    void getGrabCut(const cv::Mat &image,cv::Rect &rect)
    {
        //迭代次数设置为10，可以根据分割情况适量增减
        cv::grabCut(image, result, rect, bgmodle, fgmodel, 10, cv::GC_INIT_WITH_RECT);
    }
    //显示前景
    void showFg(const cv::Mat &image)
    {
        cv::compare(result, cv::GC_PR_FGD, result, cv::CMP_EQ);
        cv::Mat foreground(image.size(), CV_8UC3, cv::Scalar(255, 255, 255));
        //掩码，去掉非前景的像素区域
        image.copyTo(foreground, result);
        cv::imshow("result", result);
        cv::imshow("结果", foreground);
        cv::waitKey(0);
    }
};

源.cpp

#include"GradCut.h"
//声明鼠标回调函数，通过鼠标选取矩形区域
void mouse_callback(int event, int x, int y, int flags, void* param);
cv::Point p1;
cv::Point p2;
bool t=flase;
bool stop = false;
int main()
{
    //待分割的图片
    cv::Mat image = cv::imread("D:/images/240486-1211201T03719.jpg");
    cv::imshow("图片", image);
    //设置鼠标回调函数
    cvSetMouseCallback("图片", mouse_callback);
    while (!stop)
    {
        if(t)
        {
            cv::rectangle(image, cv::Rect(p1, p2), cv::Scalar(255, 0, 0));
            cv::imshow("图片", image);
            t = false;
            stop = true;
        }   
        if (cv::waitKey(100) == 27)
            break;
    }
    cv::Rect rect(p1, p2);
    //类对象
    GrabCut gbc;
    cv::Mat image1 = cv::imread("D:/images/240486-1211201T03719.jpg");
    //调用gradcut
    gbc.getGrabCut(image1, rect);
    //显示结果
    gbc.showFg(image1);
    return 0;
}
//鼠标回调函数定义
void mouse_callback(int event, int x, int y, int flags, void* param)
{
    switch (event)
    {
        case CV_EVENT_LBUTTONDOWN:
        {
            p1 = cv::Point(x, y);
            break;
        }
        case CV_EVENT_LBUTTONUP:
        {
            p2 = cv::Point(x, y);
            t = true;
            break;
        }
    }
}

结果