Opencv图像识别从零到精通（27）---grabcut

标签：

    这是基于图论的分割方法，所以开始就先介绍了 Graph cuts，然后再到Grab cut

  一、 Graph cuts

  Graph cuts是一种十分有用和流行的能量优化算法，在计算机视觉领域普遍应用于前背景分割（Image segmentation）、立体视觉（stereo vision）、抠图（Image matting）等。

       此类方法把图像分割问题与图的最小割（min cut）问题相关联。首先用一个无向图G=<V，E>表示要分割的图像，V和E分别是顶点（vertex）和边（edge）的集合。此处的Graph和普通的Graph稍有不同。普通的图由顶点和边构成，如果边的有方向的，这样的图被则称为有向图，否则为无向图，且边是有权值的，不同的边可以有不同的权值，分别代表不同的物理意义。而Graph Cuts图是在普通图的基础上多了2个顶点，这2个顶点分别用符号”S”和”T”表示，统称为终端顶点。其它所有的顶点都必须和这2个顶点相连形成边集合中的一部分。所以Graph Cuts中有两种顶点，也有两种边。

第一种顶点和边是：第一种普通顶点对应于图像中的每个像素。每两个邻域顶点（对应于图像中每两个邻域像素）的连接就是一条边。这种边也叫n-links。

第二种顶点和边是：除图像像素外，还有另外两个终端顶点，叫S（source：源点，取源头之意）和T（sink：汇点，取汇聚之意）。每个普通顶点和这2个终端顶点之间都有连接，组成第二种边。这种边也叫t-links。

       上图就是一个图像对应的s-t图，每个像素对应图中的一个相应顶点，另外还有s和t两个顶点。上图有两种边，实线的边表示每两个邻域普通顶点连接的边n-links，虚线的边表示每个普通顶点与s和t连接的边t-links。在前后景分割中，s一般表示前景目标，t一般表示背景。

       图中每条边都有一个非负的权值w_e，也可以理解为cost（代价或者费用）。一个cut（割）就是图中边集合E的一个子集C，那这个割的cost（表示为|C|）就是边子集C的所有边的权值的总和。

         Graph Cuts中的Cuts是指这样一个边的集合，很显然这些边集合包括了上面2种边，该集合中所有边的断开会导致残留”S”和”T”图的分开，所以就称为“割”。如果一个割，它的边的所有权值之和最小，那么这个就称为最小割，也就是图割的结果。而福特-富克森定理表明，网路的最大流max flow与最小割min cut相等。所以由Boykov和Kolmogorov发明的max-flow/min-cut算法就可以用来获得s-t图的最小割。这个最小割把图的顶点划分为两个不相交的子集S和T，其中s ∈S，t∈ T和S∪T=V 。这两个子集就对应于图像的前景像素集和背景像素集，那就相当于完成了图像分割。

二、grabcut

OpenCV中的GrabCut算法是依据《"GrabCut" - Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts》这篇文章来实现的。该算法利用了图像中的纹理（颜色）信息和边界（反差）信息，只要少量的用户交互操作即可得到比较好的分割结果

和Graph Cut有何不同？

（1）Graph Cut的目标和背景的模型是灰度直方图，Grab Cut取代为RGB三通道的混合高斯模型GMM；

（2）Graph Cut的能量最小化（分割）是一次达到的，而Grab Cut取代为一个不断进行分割估计和模型参数学习的交互迭代过程；

（3）Graph Cut需要用户指定目标和背景的一些种子点，但是Grab Cut只需要提供背景区域的像素集就可以了。也就是说你只需要框选目标，那么在方框外的像素全部当成背景，这时候就可以对GMM进行建模和完成良好的分割了。即Grab Cut允许不完全的标注（incomplete labelling）。

<span style="font-size:18px;">void cv::grabCut( InputArray _img, InputOutputArray _mask, Rect rect,
                  InputOutputArray _bgdModel, InputOutputArray _fgdModel,
                  int iterCount, int mode )
         img——待分割的源图像，必须是8位3通道（CV_8UC3）图像，在处理的过程中不会被修改；
         mask——掩码图像，如果使用掩码进行初始化，那么mask保存初始化掩码信息；在执行分割的时候，也可以将用户交互所设定的前景与背景保存到mask中，然后再传入grabCut函数；在处理结束之后，mask中会保存结果。mask只能取以下四种值：
                   GCD_BGD（=0），背景；
                   GCD_FGD（=1），前景；
                   GCD_PR_BGD（=2），可能的背景；
                   GCD_PR_FGD（=3），可能的前景。
                   如果没有手工标记GCD_BGD或者GCD_FGD，那么结果只会有GCD_PR_BGD或GCD_PR_FGD；
         rect——用于限定需要进行分割的图像范围，只有该矩形窗口内的图像部分才被处理；
         bgdModel——背景模型，如果为null，函数内部会自动创建一个bgdModel；bgdModel必须是单通道浮点型（CV_32FC1）图像，且行数只能为1，列数只能为13x5；
         fgdModel——前景模型，如果为null，函数内部会自动创建一个fgdModel；fgdModel必须是单通道浮点型（CV_32FC1）图像，且行数只能为1，列数只能为13x5；
         iterCount——迭代次数，必须大于0；
         mode——用于指示grabCut函数进行什么操作，可选的值有：
                   GC_INIT_WITH_RECT（=0），用矩形窗初始化GrabCut；
                   GC_INIT_WITH_MASK（=1），用掩码图像初始化GrabCut；
                   GC_EVAL（=2），执行分割。
</span>

<span style="font-size:18px;">#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"

#include <iostream>

using namespace std;
using namespace cv;

static void help()
{
    cout << "\nThis program demonstrates GrabCut segmentation -- select an object in a region\n"
            "and then grabcut will attempt to segment it out.\n"
            "Call:\n"
            "./grabcut <image_name>\n"
        "\nSelect a rectangular area around the object you want to segment\n" <<
        "\nHot keys: \n"
        "\tESC - quit the program\n"
        "\tr - restore the original image\n"
        "\tn - next iteration\n"
        "\n"
        "\tleft mouse button - set rectangle\n"
        "\n"
        "\tCTRL+left mouse button - set GC_BGD pixels\n"
        "\tSHIFT+left mouse button - set CG_FGD pixels\n"
        "\n"
        "\tCTRL+right mouse button - set GC_PR_BGD pixels\n"
        "\tSHIFT+right mouse button - set CG_PR_FGD pixels\n" << endl;
}

const Scalar RED = Scalar(0,0,255);
const Scalar PINK = Scalar(230,130,255);
const Scalar BLUE = Scalar(255,0,0);
const Scalar LIGHTBLUE = Scalar(255,255,160);
const Scalar GREEN = Scalar(0,255,0);

const int BGD_KEY = CV_EVENT_FLAG_CTRLKEY;  //Ctrl键
const int FGD_KEY = CV_EVENT_FLAG_SHIFTKEY; //Shift键

static void getBinMask( const Mat& comMask, Mat& binMask )
{
    if( comMask.empty() || comMask.type()!=CV_8UC1 )
        CV_Error( CV_StsBadArg, "comMask is empty or has incorrect type (not CV_8UC1)" );
    if( binMask.empty() || binMask.rows!=comMask.rows || binMask.cols!=comMask.cols )
        binMask.create( comMask.size(), CV_8UC1 );
    binMask = comMask & 1;  //得到mask的最低位,实际上是只保留确定的或者有可能的前景点当做mask
}

class GCApplication
{
public:
    enum{ NOT_SET = 0, IN_PROCESS = 1, SET = 2 };
    static const int radius = 2;
    static const int thickness = -1;

    void reset();
    void setImageAndWinName( const Mat& _image, const string& _winName );
    void showImage() const;
    void mouseClick( int event, int x, int y, int flags, void* param );
    int nextIter();
    int getIterCount() const { return iterCount; }
private:
    void setRectInMask();
    void setLblsInMask( int flags, Point p, bool isPr );

    const string* winName;
    const Mat* image;
    Mat mask;
    Mat bgdModel, fgdModel;

    uchar rectState, lblsState, prLblsState;
    bool isInitialized;

    Rect rect;
    vector<Point> fgdPxls, bgdPxls, prFgdPxls, prBgdPxls;
    int iterCount;
};

/*给类的变量赋值*/
void GCApplication::reset()
{
    if( !mask.empty() )
        mask.setTo(Scalar::all(GC_BGD));
    bgdPxls.clear(); fgdPxls.clear();
    prBgdPxls.clear();  prFgdPxls.clear();

    isInitialized = false;
    rectState = NOT_SET;    //NOT_SET == 0
    lblsState = NOT_SET;
    prLblsState = NOT_SET;
    iterCount = 0;
}

/*给类的成员变量赋值而已*/
void GCApplication::setImageAndWinName( const Mat& _image, const string& _winName  )
{
    if( _image.empty() || _winName.empty() )
        return;
    image = &_image;
    winName = &_winName;
    mask.create( image->size(), CV_8UC1);
    reset();
}

/*显示4个点，一个矩形和图像内容，因为后面的步骤很多地方都要用到这个函数，所以单独拿出来*/
void GCApplication::showImage() const
{
    if( image->empty() || winName->empty() )
        return;

    Mat res;
    Mat binMask;
    if( !isInitialized )
        image->copyTo( res );
    else
    {
        getBinMask( mask, binMask );
        image->copyTo( res, binMask );  //按照最低位是0还是1来复制，只保留跟前景有关的图像，比如说可能的前景，可能的背景
    }

    vector<Point>::const_iterator it;
    /*下面4句代码是将选中的4个点用不同的颜色显示出来*/
    for( it = bgdPxls.begin(); it != bgdPxls.end(); ++it )  //迭代器可以看成是一个指针
        circle( res, *it, radius, BLUE, thickness );
    for( it = fgdPxls.begin(); it != fgdPxls.end(); ++it )  //确定的前景用红色表示
        circle( res, *it, radius, RED, thickness );
    for( it = prBgdPxls.begin(); it != prBgdPxls.end(); ++it )
        circle( res, *it, radius, LIGHTBLUE, thickness );
    for( it = prFgdPxls.begin(); it != prFgdPxls.end(); ++it )
        circle( res, *it, radius, PINK, thickness );

    /*画矩形*/
    if( rectState == IN_PROCESS || rectState == SET )
        rectangle( res, Point( rect.x, rect.y ), Point(rect.x + rect.width, rect.y + rect.height ), GREEN, 2);

    imshow( *winName, res );
}

/*该步骤完成后，mask图像中rect内部是3，外面全是0*/
void GCApplication::setRectInMask()
{
    assert( !mask.empty() );
    mask.setTo( GC_BGD );   //GC_BGD == 0
    rect.x = max(0, rect.x);
    rect.y = max(0, rect.y);
    rect.width = min(rect.width, image->cols-rect.x);
    rect.height = min(rect.height, image->rows-rect.y);
    (mask(rect)).setTo( Scalar(GC_PR_FGD) );    //GC_PR_FGD == 3，矩形内部,为可能的前景点
}

void GCApplication::setLblsInMask( int flags, Point p, bool isPr )
{
    vector<Point> *bpxls, *fpxls;
    uchar bvalue, fvalue;
    if( !isPr ) //确定的点
    {
        bpxls = &bgdPxls;
        fpxls = &fgdPxls;
        bvalue = GC_BGD;    //0
        fvalue = GC_FGD;    //1
    }
    else    //概率点
    {
        bpxls = &prBgdPxls;
        fpxls = &prFgdPxls;
        bvalue = GC_PR_BGD; //2
        fvalue = GC_PR_FGD; //3
    }
    if( flags & BGD_KEY )
    {
        bpxls->push_back(p);
        circle( mask, p, radius, bvalue, thickness );   //该点处为2
    }
    if( flags & FGD_KEY )
    {
        fpxls->push_back(p);
        circle( mask, p, radius, fvalue, thickness );   //该点处为3
    }
}

/*鼠标响应函数，参数flags为CV_EVENT_FLAG的组合*/
void GCApplication::mouseClick( int event, int x, int y, int flags, void* )
{
    // TODO add bad args check
    switch( event )
    {
    case CV_EVENT_LBUTTONDOWN: // set rect or GC_BGD(GC_FGD) labels
        {
            bool isb = (flags & BGD_KEY) != 0,
                 isf = (flags & FGD_KEY) != 0;
            if( rectState == NOT_SET && !isb && !isf )//只有左键按下时
            {
                rectState = IN_PROCESS; //表示正在画矩形
                rect = Rect( x, y, 1, 1 );
            }
            if ( (isb || isf) && rectState == SET ) //按下了alt键或者shift键，且画好了矩形，表示正在画前景背景点
                lblsState = IN_PROCESS;
        }
        break;
    case CV_EVENT_RBUTTONDOWN: // set GC_PR_BGD(GC_PR_FGD) labels
        {
            bool isb = (flags & BGD_KEY) != 0,
                 isf = (flags & FGD_KEY) != 0;
            if ( (isb || isf) && rectState == SET ) //正在画可能的前景背景点
                prLblsState = IN_PROCESS;
        }
        break;
    case CV_EVENT_LBUTTONUP:
        if( rectState == IN_PROCESS )
        {
            rect = Rect( Point(rect.x, rect.y), Point(x,y) );   //矩形结束
            rectState = SET;
            setRectInMask();
            assert( bgdPxls.empty() && fgdPxls.empty() && prBgdPxls.empty() && prFgdPxls.empty() );
            showImage();
        }
        if( lblsState == IN_PROCESS )   //已画了前后景点
        {
            setLblsInMask(flags, Point(x,y), false);    //画出前景点
            lblsState = SET;
            showImage();
        }
        break;
    case CV_EVENT_RBUTTONUP:
        if( prLblsState == IN_PROCESS )
        {
            setLblsInMask(flags, Point(x,y), true); //画出背景点
            prLblsState = SET;
            showImage();
        }
        break;
    case CV_EVENT_MOUSEMOVE:
        if( rectState == IN_PROCESS )
        {
            rect = Rect( Point(rect.x, rect.y), Point(x,y) );
            assert( bgdPxls.empty() && fgdPxls.empty() && prBgdPxls.empty() && prFgdPxls.empty() );
            showImage();    //不断的显示图片
        }
        else if( lblsState == IN_PROCESS )
        {
            setLblsInMask(flags, Point(x,y), false);
            showImage();
        }
        else if( prLblsState == IN_PROCESS )
        {
            setLblsInMask(flags, Point(x,y), true);
            showImage();
        }
        break;
    }
}

/*该函数进行grabcut算法，并且返回算法运行迭代的次数*/
int GCApplication::nextIter()
{
    if( isInitialized )
        //使用grab算法进行一次迭代，参数2为mask，里面存的mask位是：矩形内部除掉那些可能是背景或者已经确定是背景后的所有的点，且mask同时也为输出
        //保存的是分割后的前景图像
        grabCut( *image, mask, rect, bgdModel, fgdModel, 1 );
    else
    {
        if( rectState != SET )
            return iterCount;

        if( lblsState == SET || prLblsState == SET )
            grabCut( *image, mask, rect, bgdModel, fgdModel, 1, GC_INIT_WITH_MASK );
        else
            grabCut( *image, mask, rect, bgdModel, fgdModel, 1, GC_INIT_WITH_RECT );

        isInitialized = true;
    }
    iterCount++;

    bgdPxls.clear(); fgdPxls.clear();
    prBgdPxls.clear(); prFgdPxls.clear();

    return iterCount;
}

GCApplication gcapp;

static void on_mouse( int event, int x, int y, int flags, void* param )
{
    gcapp.mouseClick( event, x, y, flags, param );
}

int main( int argc, char** argv )
{

    string filename = "lena.jpg";
    Mat image = imread( filename, 1 );
    if( image.empty() )
    {
        cout << "\n Durn, couldn't read image filename " << filename << endl;
        return 1;
    }

    help();

    const string winName = "image";
    cvNamedWindow( winName.c_str(), CV_WINDOW_AUTOSIZE );
    cvSetMouseCallback( winName.c_str(), on_mouse, 0 );

    gcapp.setImageAndWinName( image, winName );
    gcapp.showImage();

    for(;;)
    {
        int c = cvWaitKey(0);
        switch( (char) c )
        {
                case '\x1b':
                    cout << "Exiting ..." << endl;
                    goto exit_main;
                case 'r':
                    cout << endl;
                    gcapp.reset();
                    gcapp.showImage();
                    break;
                case 'n':
                    int iterCount = gcapp.getIterCount();
                    cout << "<" << iterCount << "... ";
                    int newIterCount = gcapp.nextIter();
                    if( newIterCount > iterCount )
                    {
                        gcapp.showImage();
                        cout << iterCount << ">" << endl;
                    }
                    else
                        cout << "rect must be determined>" << endl;
                    break;
        }
    }

exit_main:
    cvDestroyWindow( winName.c_str() );
    return 0;
}</span>

3，matlab

matlab中要与c+联合，太长了，所以就不说了。。。

图像识别算法交流 QQ群：145076161，欢迎图像识别与图像算法，共同学习与交流

Opencv图像识别从零到精通（27）---grabcut

标签：

原文地址：http://blog.csdn.net/qq_20823641/article/details/52205623