C++ opencv利用grabCut算法实现抠图示例

前言

grabcut算法利用了图像中的纹理（颜色）信息和边界（反差）信息，只用少量的用户交互操作，即可得到比较好的分割结果，和分水岭顺丰比较相似，但是计算速度比较慢，得到的结果比较精确

用法：输入一幅图片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前景和背景的分割线。

一、grabcut函数

void grabcut(inputarray img, inputoutputarray mask, rect rect,
		inputoutputarray bgdmodel, inputoutputarray fgdmodel,
		int itercount, int mode = gc_eval);
	img 输入图像
	mask 输出掩码
	rect 用户选择的前景矩形区域
	bgdmodel 输出背景图像
	fgdmodel 输出前景图像
	itercount 迭代次数
	mode 用于指示函数执行什么操作

二、compare函数

compare函数主要用于两个图像之间进行逐像素的比较

void compare(inputarray src1, inputarray src2, outputarray dst, int cmpop);
	src1 原始图像1
	src2原始图像2
	dst 结果图像
	cmpop 操作类型

三、代码

#include<iostream>
#include<opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
	mat img1;
	img1 = imread("test2.jpg");
	imshow("原图", img1);
	rect rect(84, 84, 406, 318);
	mat img2, bg, fg;
	grabcut(img1, img2, rect, bg, fg,1,gc_init_with_rect);
	compare(img2, gc_pr_fgd, img2, cmp_eq);
	imshow("img2", img2);
	mat img3(img1.size(), cv_8uc3, scalar(255, 255, 255));
	img1.copyto(img3, img2);
	imshow("img3", img3);
	waitkey(0);
}

效果图：

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