白话文讲计算机视觉-第七讲-GrabCut算法
大家好,我是小木,我又回来了,今天我们要讲一些算法,这些算法可以把物体和它的背景分离。这些算法最常用的有两种,一种叫做 GrabCut 我们今天不讲推导过程,原因是本人还没有看明白,所以第九节课给大家普及。这节课我只讲东西是怎么用的。 GrabCut NB 360 40 BB 首先我们有一张图: 额,又是小熊,为啥博主总是用它呢?很简单,我喜欢这个娃娃啊!我们想要把小熊后边的背景都给干掉,那么怎么办呢? 第一种方法叫做矩形框选法: 首先我们在这个图片上面把前景部分用矩形给圈起来: 接下来,我们假定在红色框框里面的东西一部分可能是前景、一部分可能是背景。而框框外面的物体全部都是背景。 X,Y PS 0 0 1 2 3 OPENCV GCD_BGD =0 GCD_FGD =1 GCD_PR_BGD =2 GCD_PR_FGD =3 1 65=13*5 GrabCut 0~3 4 2~3 2 0 0 3 为 1 1 0 1 OK OPENCV #导入类库 import numpy as np import cv2 #画图类库,很好用,不用自己从头编写了 from matplotlib import pyplot as plt #导入图像(小熊) img = cv2.imread('D:/xiaomu/opencv7-1.png') #建立一个和img图像一样大的蒙版 mask = np