15.grabcut区域分割 -凯发k8国际

`
zw7534313
  • 浏览: 1228642 次
  • 性别:
  • 来自: 北京
博主相关
  • 博客
  • 微博
  • 相册
  • 收藏
  • 社区版块
    • ( 0)
    • ( 21)
    • ( 1)
    存档分类
    最新评论

    15.grabcut区域分割

     
    mat image = imgcodecs.imread("2023.jpg");
            mat mask = new mat();
            // 创建前景和背景模型
            mat bgmodel = new mat();
            mat fgmodel = new mat();
            // 指定前景的矩形区域
            rect rect = new rect(new point(1500, 1000), new point(2400, 1800));
    //        mat imageroi = new mat(image, rect);
            // 运行grabcut算法
            imgproc.grabcut(image, mask, rect, bgmodel, fgmodel, 3, imgproc.gc_init_with_rect);
            // 生成最终的前景和背景掩模
            core.compare(mask, new scalar(imgproc.gc_pr_fgd), mask, core.cmp_eq);
            mat dst = new mat();
            image.copyto(dst, mask); // 保留前景
    //        core.compare(mask, new scalar(imgproc.gc_pr_bgd), mask, core.cmp_eq);
    //        image.copyto(image, mask); // 保留背景
            // 保存结果图像
            imgcodecs.imwrite("output-bg12.jpg", dst);
    分享到:
    评论

    相关推荐

      针对grabcut基于像素建立图模型并进行迭代求解耗时的特点,提出了一种新的基于slico改进的grabcut分割新算法。首先用户在图像目标区域手动划定一个矩形框,然后在cielab颜色模型下利用slico算法将图像预处理成内部...

      使用sift特征提取目标物与目标图片的特征点,进行匹配,从而找出目标物在图片中的范围,将该范围作为矩形区域传入grabcut函数,同时将匹配特征点作为前景点传入grabcut函数,进行图像分割。实验结果显示出不错的图像...

      然后对采样图像进行背景差分实现目标区域的自动框选,取代grabcut算法的交互窗口,进行目标分割,再对分割出的目标轮廓进行三次样条升采样插值恢复原目标轮廓;最后定义了行方差差异函数,以主流图像处理软件photo...

      首先用上下文感知得到待分割图像的显著图,然后由二值化的显著图确定grabcut算法的初始化区域,再通过迭代使能量函数最小化分割出目标,算法应用于骨髓细胞图像分割上.实验结果表明,此算法能避免以往细胞分割算法...

      因此, 可以利用半交互式的grabcut 的图像分割方式对图像前景区域与背景区域进行有效的分割, 通过建立前景和背景所对应的高斯混合模型(gmm), 结合最大流最小割的图像分割方式实现全局优化, 并利用前景和背景的kl ...

      grabcut工具 使用opencvgrabcut进行二进制分割的注释工具。 要求 opencv 3.4.2或更高版本 枕头6.1.0或更高版本 用法 示例执行方法如下。启动后,请按照以下流程进行操作。 使用n键(到上一张图像)和p键(到下一张...

      这是一种半自动分割 grabcut 算法的实现,用于在视频序列或单个图像中注释对象分割。算法。允许播种初始矩形以加快注释速度。 对于视频序列的注释,有一种预测机制,可以将分割从前一帧传播到连续帧,以将人类干预...

      最后对每个前景区域再利用grabcut算法来分割出更加完整的目标前景.实验结果表明,与传统的背景建模方法相比,本算法在有效时间内可以更加完整地分割出运动目标前景,对与背景颜色类似的目标前景也有很好的检测效果...

      该算法首先求出连续两帧图像之间的差分,利用帧间变化信息可以得到视频对象的运动区域,根据差分图像的中值(med)和中值绝对差(mad)及原始图像均值确定阈值并滤除噪声,用数学形态学方法进行后处理,最终得到精确...

      该程序是交互式图像分割,用于修改证件照背景,提取目标区域,该程序为初始版本,欢迎大家使用,报告错误和需要增加的功能,内有说明文档。

      基于matlab环境的对象区域截取。可先用鼠标选择圈定对象区域中的一个部分作为样本,并对其进行像素阈值分析。之后以此阈值对全图进行扫描选择,以选定目标区域

      由于肺癌pet成像质量较低且待分割...实验结果表明,该算法有效提升肺癌pet图像的分割效率、提升分割精度,取消grabcut算法、snake算法的用户操作,实现图像分割自动化,具有较高的可靠性、执行效率、以及实际应用价值。

      本篇文章主要基于python语言和opencv库(cv2)进行车牌区域识别和字符分割,开篇之前针对在python中安装opencv的环境这里不做介绍,可以自行安装配置!...这里我采用cv2.grabcut方法,可将图像分割成前景与背景。分割

      针对传统grabcut在gmm迭代估计阶段仅单纯地考虑像素点的rgb彩色信息,当前景细节区域与它的周围区域颜色差异较大时容易发生分割错误,以及基于像素的运算导致分割效率不高的问题,提出一种结合权值优化与cs-lbp纹理...

      基本图像分割一些基本的图像分割算法,包括均值偏移、基于图、slic、seeds、grabcut、onecut 等。用法将您需要的算法写入文件“config.ini” 使用命令“basicimagesegmentation [imagename]”,或直接将图像拖到exe...

      数字图像处理gui,基于opencv3和qt5做的,里面包含了图像预处理、形态学操作、图像滤波、图像分割等四大功能模块。 ... "⑤基于图论的grabcut分割.\n" "⑥基于活动轮廓模型的leverset分割.\n";

      7.4 图割grabcut 279 7.5 实例实例 282 7.5.1 奇异区域检测 282 7.5.2 肤色检测.. 285 7.6 小结. 288 第8 章高级篇——特征分析.. 289 8.1 尺度空间 290 8.1.1 尺度与旋转不变性. 290 8.1.2 特征点尺度变换.. 290 ...

      提出了一种基于grabcut准确提取图像目标的算法,该方法根据用户指定前景物的基本形态获取初始的前景、未知的背景区域,并用mincut/maxflow对分割能量函数进行了优化,利用大量图像对本文方法进行了实验分析,结果表明了...

      用户可以输入图像并在该区域周围绘制一个矩形进行分割。 它使用 grab-cut 算法(graph cut 算法的变体)。 指示 在 matlab 或 octave 中运行 segtool.m 文件。 确保您已将图像存储在 inputimages 文件夹中。 在工具...

      图像前景分割利用opencv中的grabcut方法对人脸周围区域进行分割,将人头和衣服等前景分离出来.3.证件照规范化按照规格进行图片处理:分辨率:361×381,分辨率96dpi,位深度24,大小30k左右.4.背景替换根据图片的背景...

    global site tag (gtag.js) - google analytics
    网站地图