本节利用opencv中的前景提取函数grabCut()，来制作背景为白色的前景轮廓提取图。

冒泡~好像是很久没有写...在实验室一周多了...在不断地安装环境和库，其他没有太大的进展，今天在做显著性图片的提取中，发现了grabcut的函数可以用来抠图，做个小笔记。

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。

目录grabcut\(1.\)segmentation\(2.\)grabcut\(2.1.\)graphcut\(2.2.\)codeofgrabcutinopencv\(2.3.\)understandalgorithm

cpp文件的函数调用#方法一如下图，main()函数在grabcut123.cpp文件中，想要调用grabcut.cpp中的grabcut函数(CV中是grabCut(),此处改为grabcut()，也就是不用库的函数

目录前言Matplotlib安装方法_Pycharm常用函数——PythonGrabCutC++Python整体代码_Python结果前言GrabCut算法可以提取图像中的前景。

目录前言Matplotlib安装方法_Pycharm常用函数——PythonGrabCutC++Python整体代码_Python结果前言GrabCut算法可以提取图像中的前景。

这篇论文基于《DeepInteractiveObjectSelection》，一作是同一个人。框架图：目前的问题：用boundingbox做分割任务对boundingbox的要求太高，需要紧紧贴着目标物体进行绘制，也就是假设用户绘制的边界框是刚好很符合目标物体边界的，但实际操作中，边界框通常是没这么准的，要么会大一点要么会小一点。如果bbox小于目标物体的轮廓或者bbox内没有足够的背景信息，分割

InteractiveForegroundExtractionusingGrabCutAlgorithm：目标在本节中我们将要学习：•GrabCut算法原理，使用GrabCut算法提取图像的前景•创建一个交互是程序完成前景提取原理

本文转自《图像分割之（三）从GraphCut到GrabCut》GrabCut是GraphCut的改进版，是迭代的GraphCut。

https://www.cnblogs.com/zyly/p/9392881.html所谓图像分割指的是根据灰度、颜色、纹理和形状等特征把图像划分成若干互不交迭的区域，并使这些特征在同一区域内呈现出相似性，而在不同区域间呈现出明显的差异性。我们先对目前主要的图像分割方法做个概述，后面再对个别方法做详细的了解和学习。回到顶部https://www.cnblogs.com/zyly/p/9392881

其将微软研究院提出的GrabCut进行扩展，可以实现给定boundingboxes的神经网络分类器训练。该论文将分类问题视为在稠密连接的条件随机场下的能量最小化问题，并通过不断迭代实现实例分割。

这篇其实是前文CUDA版Grabcut的实现的后续，和上文一样，先放视频。

这篇其实是前文CUDA版Grabcut的实现的后续，和上文一样，先放视频。

在上次用CUDA实现导向滤波后，想着导向滤波能以很小的mask还原高分辨率下的边缘，能不能搞点事情出来，当时正好在研究Darknet框架，然后又看到grabcut算法，用opencv试了下，感觉效果有点意思

整个图的GibbsGibbsGibbs能量为：E(a‾,k,θ‾,z)=U(a‾,k,θ‾,z)+V(a‾,z)E(\underline{a},k,\underline{\theta},z)=U(\underline{a},k,\underline{\theta},z)+V(\underline{a},z)E(a,k,θ,z)=U(a,k,θ,z)+V(a,z)U(a‾,k,θ‾,z)=∑nD(a

上一篇文章中介绍了GrabCut的交互性分割，在这篇文章中，实现了对图像的自动分割。首先，在GrabCut的交互分割中，我们通过用户自己画框，来框出包含目标的区域。

在图像处理的过程中，会经常碰到需要提取选定区域的前景，以下就使用grabCut算法进行图像前景的提取（我是用的opencv版本为opencv2.4.3.）。

1.算法介绍最小割算法（MinimumCut）是图像分割的经典算法之一，同时也在"GraphCut"、"GrabCut"等算法中都有被使用过。

图相分割（1）引言（1）基于阈值、基于边缘基于阈值的分割基于边缘的分割（2）基于区域、基于图论基于区域的分割方法区域生长法分水岭算法前景背景分割基于图论的分割方法GraphCuts分割GrabCut分割

GrabCut算法的实现步骤为：在图片中定义含有（一个或多个）物体的矩形。矩形外的区域被自动认为是背景。对于用户定义的矩形区域，可用背景中的数据来区别它里面的前景和背景区域。

并没有深入的对grabCut算法进行深入的研究，只是学会初步使用这个API效果示意图：工作流程：代码：#include#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd

并没有深入的对grabCut算法进行深入的研究，只是学会初步使用这个API效果示意图：工作流程：代码：#include#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd

本文实例为大家分享了python实现抠图的具体代码，供大家参考，具体内容如下其中使用了opencv中的grabcut方法直接上代码#encoding:utf-8#图像提取#createbyimportnumpyasnpimportcv2frommatplotlibimportpyplotaspltimg

研究抠图算法有段时间，颇有所得研究的算法包括Grabcut、SharedSampleAlphaMatting、robustmatting以及lazysnapping.研究抠图算法主要是应用于移动端的交互式抠图

请访问：https://imlogm.github.io/%E5%9B%BE%E5%83%8F%E5%A4%84%E7%90%86/mincut-maxflow/摘要：图像分割中”GraphCut”、”GrabCut

----------欢迎加入学习交流QQ群：657341423OpenCV的前景检测是由grabCut函数实现。

最重要的几个函数是：grabcut(),compare(),copyTo（）具体的函数介绍这里就不再赘述，我会在文末放上链接，如果需要的话自己研究一下。

而GraphCut和GrabCut就是属于第二类图像分

之前做图像分割grabcut算法的时

这里先介绍mincut和maxflow,为介绍Grabcut打下基础。Grabcut可以用在图像分割和文字二值化中。1首先介绍Mincut问题。

与N-cut一样，grabcut同样也是基于图划分，不过grabcut是其改进版本，可以看作迭代式的语义分割算法。

grabcut算法是微软的一个研究院提出的。算法在提取前景的操作中需要很少的人机交互，结果非常好。通俗的说，一开始用户用户需要用一个矩形将前景区域框住。然后使用算法迭代分割。

官方文档–https://docs.opencv.org/3.4.0/d8/d83/tutorial_py_grabcut.html最初用户在前景区域周围绘制一个矩形(前景区域应该完全在矩形中)。

图像分割之（一）概述http://blog.csdn.net/zouxy09所谓图像分割指的是根据灰度、颜色、纹理和形状等特征把图像划分成若干互不交迭的区域，并使这些特征在同一区域内呈现出相似性，而在不同区域间呈现出明显的差异性。我们先对目前主要的图像分割方法做个概述，后面再对个别方法做详细的了解和学习。1、基于阈值的分割方法阈值法的基本思想是基于图像的灰度特征来计算一个或多个灰度阈值，并将图像中

简介本文主要介绍如何使用python来抠图，及抠图的基本原理效果图图片原图效果图原理首先要选定要抽取对象的区域，区域外的部分为背景基于选定区域，grabCut循环处理前景内容前景部分含有的背景（抽取对象外

下面主要是GraphCut，下一个博文我们再学习下GrabCut，两者都是基于图论的分割方法。另外OpenCV实现了GrabCut，具体的源码解读见博文更新。接触时间有限，若有错误，还望各位前辈

相比分水岭算法，GrabCut算法不是基于数学形态学，虽然相比分水岭算法计算的复杂度更高，但是其产生的结果更加精确。适用范围：从静态图像中提取前景物体。

图像的分割显著性分割：最能引起人视觉注意的物体区域物体分割：GraphCut/GrabCut语义分割：手工特征+图模型/识别图像内容深度学习常用三大数据集（PascalVOC，MSCOCO，Cityscapes

OpenCV提供了分水岭算法和GrabCut算法，可以快速实现图像的分割。本小节使用的测试图像为：————————————————————————–使用分水岭

理论GranCut算法是CarstenRother,VladimirKolmogorov&AndrewBlakefromMicrosoftResearchCambridge,UK在他们的论文“GrabCut

关于图像分割的方法我知道的有三种方法：K-means、分水岭和GrabCut算法进行物体分割。不能够肯定的比较出谁优谁劣，各种算法是分各种场合以及设定参数的优化。

研究领域：交互式分割，基于种子的分割，有先验情况下的分割现有的方法：grabcut，randomwalker基本步骤：进行交互，进行分割其中分割结果依赖于交互，在实际中我们发现一个问题，这些方法都是参数化的

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。

看到博客的文章，里面opencv很早以前发的东西，发现怎么看都不完整看起来很别扭，于是今天我加上一篇教程关于opencv的grabcut简单的图像分割算法，这个在很多图像爬虫中然后需要对图像分割处理符合我们需要的图片时候

OpenCV中GrabCut的可运行代码参考：http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/11/09/2763271.html[cpp]viewplaincopy

OpenCV中GrabCut的可运行代码参考：http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/11/09/2763271.html[cpp]viewplaincopyprint

这里先介绍mincut和maxflow,为介绍Grabcut打下基础。Grabcut可以用在图像分割和文字二值化中。1首先介绍Mincut问题。

One cut in grabcut（grabcut算法的非迭代实现？）本文针对交互式图像分割中的图割算法，主要想翻译一篇英文文献。不足之处请大家指正。   

先深入分析下轮廓和处理轮廓的方法：http://blog.csdn.net/hitwengqi/article/details/6929523 之前其实我尝试了用 cv::grabCut function