20192419 2019-2020-2 《Python程序设计》实验4报告课程：《Python程序设计》班级：1924姓名： 万腾阳学号：20192419实验教师：王志强实验日期：2020年6月3日必修/选修： 公选课1.实验内容Python综合应用：运用pygame尝试编写flappy bird代码2. 实验过程及结果一开始，我打算照着课本将飞机大战的代码稍作更改，差不多就相当于flappy
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2023-09-11 21:49:17
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常情况下，我们需要图像进行前景后景进行分离，有的时候也许我们仅仅是需要前景。本次教程我们将介绍GrabCut算法进行交互式前景提取。GrabCut是一种基于图切割的图像分割方法。GrabCut算法是基于Graph Cut算法的改进。基于要被分割对象的指定边界框开始，使用高斯混合模型估计被分割对象和背景的颜色分布（注意，这里将图像分为被分割对象和背景两部分）。简而言之，就是只需确认前景和背景输入，该
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2023-07-05 13:51:52
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前言最近因为一些特殊原因，需要写几个图像处理相关的代码。计划手动实现双边滤波，目的是熟悉opencv对图像的存储方式，以及相关的库函数的使用。在不考虑效率，使用Mat提供的成员函数以及vector等容器实现功能后，100W的像素跑出了7分钟，也着实让我吓了一跳。最终，进过优化，100W像素跑到3-4秒之间。这个效率，说实话，并不是特别满意。理想状态应该秒开，毫无延迟的感觉。要达到毫无延迟，要么使用
OpenCV提供另一個grabCut影像分割演算法，計算方式較watershed更複雜，但結果比較精
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2023-01-05 13:19:50
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# 使用 Python 实现 GrabCut 图像分割
## 引言
在计算机视觉和图像处理领域，图像分割是将图像划分为多个部分或区域的过程。这通常是为了便于分析、识别或操作图像中的特定部分。GrabCut 是一种基于图像分割的算法，通常用于前景提取，它使用了一种图迭代的方法，对图像的子区域进行精准的分隔。
本文将介绍如何使用 Python 的 OpenCV 库实现 GrabCut 算法，并通
# 如何实现Java GrabCut轮廓
作为一名经验丰富的开发者，我将在这篇文章中教会你如何实现Java GrabCut轮廓。GrabCut是一种图像分割算法，可以帮助我们在图像中找到感兴趣的对象并提取其轮廓。
## 流程
首先，让我们看一下整个实现的流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 读取图像并初始化矩形边界框 |
| 2 | 初始化掩模 |
|
原创
2024-07-13 04:27:59
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Grabcut是基于图割(graph cut)实现的图像分割算法，它需要用户输入一个bounding box作为分割目标位置，实现对目标与背景的分离/分割，
原创
2020-01-23 17:06:39
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文章目录1. 介绍2. HSV颜色空间3. python实现HSV图像分割3.1. 代码实现3.2. 运行结果 1. 介绍HSV颜色系统简介： HSV 即使用色相（Hue）、饱和度（Saturation）、明度（Value）来表示色彩的一种方式。是一种在人们生活中常用的颜色系统，因为它符合人们描述颜色的方式——是什么颜色、颜色有多深、颜色有多亮。（1）(色相，Hue)：将颜色用0°~360°来表
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2024-09-04 20:40:08
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import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
# 读入图片
img = cv2.imread("../data/mm2.jpeg")
# 创建一个和加载图像一样形状的 填充为0的掩膜
mask = np.zeros(img.shape[:2], np.uint8)
# 创建以0填充的前景和背景模型
bgdModel
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2023-11-20 20:57:41
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计算机视觉算法中的GrabCut图像分割（GrabCut Image Segmentation）引言图像分割是计算机视觉领域的一个重要任务，它的目标是将图像中的像素分成不同的区域或对象。GrabCut是一种经典的图像分割算法，它基于图割理论和高斯混合模型，能够有效地将图像中的前景和背景进行分离。本文将介绍GrabCut算法的原理和步骤，并讨论其在计算机视觉中的应用。GrabCut算法原理GrabC
原创
2023-09-13 09:42:04
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GrabCut算法介绍GrabCut是2004年由微软研究院提出的交互式图像分割算法，基于图割（Graph Cut）理论优化而来，核心用于将图像精准分割为“前景”（如人物、目标物体）和“背景”，广泛应用于抠图、背景去除等场景。一、核心原理：图割（Graph Cut）与能量最小化GrabCut的本质是通过构建像素级“图（Graph）” 并求解“最小割（Min-Cut）”，实现前景与背景的分割，核心逻
Grabcut仓库地址用到的库代码略述代码使用说明：调试过程复现体悟推荐博客 仓库地址https://github.com/Leevan001/Grab_cutclick here!用到的库import numpy as npimport cv2import maxflow代码略述一共写了两个版本的迭代Gbv1是只迭代一轮的代码Gbv2的迭代是每次都用kmeans重新聚类Gbv2的迭代是严格按照
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2023-07-13 14:58:38
166阅读
看到 博客的文章，里面 opencv 很早以前发的东西，发现 怎么看 都不完整 看起来很别扭，于是今天我加上一篇 教程 关于 opencv 的grabcut简单的图像分割算法 ，这个在很多 图像爬虫中 然后需要对图像分割 处理 符合我们需要的图片时候 很有用 ，下面 我们来测试测试。这个opencv 后续 我会推出opencv怎么使用opencv自带的ＭＬ机器学习算法,在手机端，有时
# Python OpenCV 图像分割技术：GrabCut
## 引言
图像分割是计算机视觉领域的一项重要任务，其目标是将图像分割成具有语义意义的区域。在图像分割中，GrabCut是一种流行的算法，它基于图割理论，并使用用户提供的前景和背景信息来分割图像。本文将介绍如何使用Python和OpenCV库进行GrabCut图像分割，并提供代码示例。
原创
2023-09-10 08:33:00
284阅读
一.Grabcut原理的讲解 附上大佬的讲解，个人觉得不错二.GrabCut算法的实现步骤 1.在图片中定义(一个或者多个)包含物体的矩形。 2.矩形外的区域被自动认为是背景。 3.对于用户定义的矩形区域，可用背景中的数据来区分它里面的前景和背景区域。 4.用高斯混合模型(GMM)来对背景和前景建模，并将未定义的像素标记为可能的前景或者背景。 5.图像中的每一个像素都被看做通过虚拟边与周围像素相连
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2024-04-24 15:42:55
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函数原型：
void grabCut(InputArray img, InputOutputArray mask, Rect rect,
InputOutputArray bgdModel, InputOutputArray fgdModel,
int
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2024-03-27 09:50:24
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OpenCV学习(20) grabcut分割算法 在OpenCV中，实现了grabcut分割算法，该算法可以方便的分割出前景图像，操作简单，而且分割的效果很好。算法的原理参见papaer：“GrabCut” — Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts比如下面的一副图，我们只要选定一个四边形框，把框中的图像作为
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2016-06-02 07:02:00
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课程：《Python程序设计》姓名： 黄凯琳实验教师：王志强1.实验内容 Python综合应用：运用pygame尝试编写flappy bird代码2. 实验过程及结果前期准备刚听到大作业实验要求的时候，我也很懵，询问了曾经选过python课程的学长，决定制作flappy bird游戏。实验过程在网上搜索了一些教学视频与教学博客，flappy bird这款游戏的教程很多，对新手很友好，最后选择跟
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2023-08-01 10:06:13
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grabcut算法是微软的一个研究院提出的。算法在提取前景的操作中需要很少的人机交互，结果非常好。 通俗的说，一开始用户用户需要用一个矩形将前景区域框住。然后使用算法迭代分割。但有时分割的结构不够理想，会把前景和背景弄错，这时需要我们人为的修正了。 具体的原理用户输入一个矩形，矩形外的区域一定是背景，矩形内的东西是未知的计算机会对我们数据的图像做一个初始化的标记，她会标记前景和背景像素使用高斯
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2023-11-30 09:28:43
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GrabCut做了一个了解。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。现在我对源码做了些注释，以便我们更深入的了解该算法。一直觉得论文和代码是有比较大的差别的，个人觉得脱离代码看论文，最多能看懂70%，剩下20%或者更多就需要通过阅读代码
