如题，本篇就是讲解和使用opencv函数grabcut，来实现图像前景与背景的分离。
1、opencv官方介绍：opencv官方grabcut介绍 2、网上童鞋翻译解释：学习OpenCV——学习grabcut算法 3、大致内容如下： 函数原型： void grabCut(InputArray img, InputOutputArray mask, Rect rect, InputOutputArray bgdModel, InputOutputArray fgdModel, int iterCount, int mode=GC_EVAL ) 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，大小和原图像一致。可以有如下几种取值： GC_BGD（=0），背景； GC_FGD（=1），前景； GC_PR_BGD（=2），可能的背景； GC_PR_FGD（=3），可能的前景。 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； fgdModel:前景模型，如果为null，函数内部会自动创建一个fgdModel； iterCount:迭代次数，必须大于0； mode:用于指示grabCut函数进行什么操作。可以有如下几种选择： 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。
4、基本原理：
首先用户在图片上画一个方框，grabCut默认方框内部为前景，设置掩码为2，方框外部都是背景，设置掩码为0。然后根据算法，
将方框内部检查出来是背景的位置，掩码由2改为0。最后，经过算法处理，方框中掩码依然为2的，就是检查出来的前景，其他为背景。
这些例子都主要是根据opencv自带的例子：opencv\samples\cpp\grabcut.cpp 简化修改而来。
代码如下：
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; string filename; Mat image; string winName = "show"; Rect rect; Mat mask; const Scalar GREEN = Scalar(0,255,0); Mat bgdModel, fgdModel; void setRectInMask(){ rect.x = 110; rect.y = 220; rect.width = 100; rect.height = 100; } static void getBinMask( const Mat& comMask, Mat& binMask ){ binMask.create( comMask.size(), CV_8UC1 ); binMask = comMask & 1; } int main(int argc, char* argv[]){ Mat binMask, res; filename = argv[1]; image = imread( filename, 1 ); mask.create(image.size(), CV_8UC1); mask.setTo(GC_BGD); setRectInMask(); (mask(rect)).setTo(Scalar(GC_PR_FGD)); rectangle(image, Point(rect.x, rect.y), Point(rect.x + rect.width, rect.y + rect.height ), GREEN, 2); imshow(winName, image); image = imread( filename, 1 ); grabCut(image, mask, rect, bgdModel, fgdModel, 1, GC_INIT_WITH_RECT); getBinMask(mask, binMask); image.copyTo(res, binMask); imshow("result", res); waitKey(0); return 0; }
1、首先是装载需要处理的源图片。
filename = argv[1]; image = imread( filename, 1 );
2、设置掩码，首先创建了一个和源图片一样大小的掩码空间。接着将整个掩码空间设置为背景：GC_BGD。接着创建了一个rect,对应左上角坐标为： (110,220),长宽都为100。接着在掩码空间mask对应左边位置的掩码设置为GC_PR_FGD（疑似为前景）。这个rect就是需要分离前景背景的空间。同时 在源图像上，rect对应的需要被处理位置画出绿色方框框选。接着将画了绿色方框之后的源图片显示出来。
mask.create(image.size(), CV_8UC1); mask.setTo(GC_BGD); setRectInMask(); (mask(rect)).setTo(Scalar(GC_PR_FGD)); rectangle(image, Point(rect.x, rect.y), Point(rect.x + rect.width, rect.y + rect.height ), GREEN, 2); imshow(winName, image);
3、之前的源图像被画了绿色方框，所以需要重新装载一遍源图像。接着使用函数grabCut，根据传入的相关参数，进行前景背景分离操作。最后在生成的 结果保存在mask中，背景被置为0，前景被置为1。接着将mask结果筛选到binMask中。最后使用image.copyTo(res, binMask);将原图像根据binMask作为掩码， 将筛选出来的前景复制到目标图像res中。并将目标图像显示出来。
原图像：
目标图像：
继续这个例子中加入了鼠标的操作。
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; string filename; Mat image; string winName = "show"; enum{NOT_SET = 0, IN_PROCESS = 1, SET = 2}; uchar rectState; Rect rect; Mat mask; const Scalar GREEN = Scalar(0,255,0); Mat bgdModel, fgdModel; void setRectInMask(){ 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); } static void getBinMask( const Mat& comMask, Mat& binMask ){ binMask.create( comMask.size(), CV_8UC1 ); binMask = comMask & 1; } void on_mouse( int event, int x, int y, int flags, void* ) { Mat res; Mat binMask; switch( event ){ case CV_EVENT_LBUTTONDOWN: if( rectState == NOT_SET){ rectState = IN_PROCESS; rect = Rect( x, y, 1, 1 ); } break; case CV_EVENT_LBUTTONUP: if( rectState == IN_PROCESS ){ rect = Rect( Point(rect.x, rect.y), Point(x,y) ); rectState = SET; (mask(rect)).setTo( Scalar(GC_PR_FGD)); image = imread( filename, 1 ); grabCut(image, mask, rect, bgdModel, fgdModel, 1, GC_INIT_WITH_RECT); getBinMask( mask, binMask ); image.copyTo(res, binMask ); imshow("11", res); } break; case CV_EVENT_MOUSEMOVE: if( rectState == IN_PROCESS ){ rect = Rect( Point(rect.x, rect.y), Point(x,y) ); image = imread( filename, 1 ); rectangle(image, Point( rect.x, rect.y ), Point(rect.x + rect.width, rect.y + rect.height ), GREEN, 2); imshow(winName, image); } break; } } int main(int argc, char* argv[]){ filename = argv[1]; image = imread( filename, 1 ); imshow(winName, image); mask.create(image.size(), CV_8UC1); rectState = NOT_SET; mask.setTo(GC_BGD); setMouseCallback(winName, on_mouse, 0); waitKey(0); return 0; }
这一步中，主要也就是加入了鼠标响应。通过鼠标左键按下拖动，来框选之前提到的绿色目标框，当释放掉鼠标左键之后，便会将框选的位置进行 背景分离。
代码下载路径：http://download.csdn.net/detail/u011630458/8700335
原文地址：http://blog.csdn.net/u011630458/article/details/45723895
