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
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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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
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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最近需要做一个图像分割的程序，查了opencv的源代码，发现opencv里实现的图像分割一共有两个方法，watershed和mean-shift算法。这两个算法的具体实现都在segmentation.cpp文件内。watershed（分水岭算法）方法是一种基于边界点的分割算法。我想好好的研究一下， 网上找了一些博客和教程，感觉也就泛泛的解释了一下实验的流程，具体算法的运行过程并不清楚，又把原始论文
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2024-03-31 11:04:06
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Grabcut 算法主要运用于计算机视觉中的前背景分割，立体视觉和抠图等。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.1. Grabcut 的目标和背景的模型是RGB三通道的混合高斯模型GMM;2. Grab Cut为一个不断进行分割估计和模型参
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2024-07-29 21:11:37
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# 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
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opencv-7-鼠标绘制自定义图形opencvc++qt
开始之前昨天写了具体的基本的图形绘制, 然后我们使用相应的函数接口进行调用, 便能够在图像上绘制出来相应的图形, 我们以图像绘制为例, 最终都会调用了 Line 函数, 最后都是基于一个 自定义迭代器 LineIterator的形成的路径, 通过设定起始点和目标点, 相当于计算出来的斜率值, 每次累加的之后判断下一个点的位置, 通过
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2023-12-11 10:27:49
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一、原理
GrabCut是graph cut的改进版，是迭代的graph cut。该算法利用了图像中的纹理（颜色）信息和边界（反差）信息，只要小量的用户交互操作即可得到比较好的分割效果。
在整个过程发什么了什么呢？
1、用户输入一个矩形。矩形外的所有区域肯定是背景。矩形框内的东西是未知的。同样用户确定前景和背景的任何操作都不会被程序改变。
2、计算机会对我们的输入图像做
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2024-05-11 13:02:02
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opencv4学习笔记（1）-阈值分割3种方法文章结构：1.三种分割方法：直接分割、自适应分割（平均值、高斯均值）
2.函数使用
3.程序例程 （C++）
4.效果展示
5.参数设置心得三种分割方法1.直接分割直接分割即最简单的分割方法，将图片转换为灰度图，设置一个灰度值界限，在界限内的像素点，我们就让他变为白色，否则就变成黑色。直接分割简单粗暴，但是缺点也很明显。如果一个
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2024-01-15 01:20:12
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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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2评论
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
先看效果说明使用分水岭算法对图像进行切割，设置一个标记图像能达到比較好的效果，还能防止过度切割。1、这里首先对阈值化的二值图像进行腐蚀，去掉小的白色区域，得到图像的前景区域。并对前景区域用255白色标记2、相同对阈值化后的图像进行膨胀，然后再阈值化并取反。得到背景区域。并用128灰度表示3、将前景和背景叠加在一起在同一幅图像中显示。4、用标记图和原图，利用opencv的watershed对图像进行
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2023-07-03 22:35:34
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⚠️由于自己的拖延症，3.4.3翻到一半，OpenCV发布了4.0.0了正式版，所以接下来是按照4.0.0翻译的。⚠️除了版本之外，其他还是照旧，Interactive Foreground Extraction using GrabCut Algorithm，附原文。目标在本章我们会看到GrabCut(译者注：它是graph cut算法的改进)算法来提取图像中的前景我们将为此创建一个交互式的应用
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2024-01-22 00:54:58
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lm.jpg#include<opencv2/opencv.hpp>#include<iostream>int main(int argc, char** argv) { cv::Mat img = cv::imread("D:/bb/tu/lm.jpg"); imshow("原图像", img); //绘制矩形 cv::Mat imgRect;
原创
2022-01-25 11:24:45
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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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1)分水岭算法 原理： 任何一幅灰度图像都可以被看成是拓扑平面，灰度值高的区域可以被看成是山峰，灰度值低的区域可以被看成是山谷，我们向每一个山谷中灌不同颜色的水，随着水位的升高，不同山谷的水就会相遇汇合，为了防止不同山谷的水的汇合，我们需要在水汇合的地方构建起堤坝，不停的灌水，不停的构建堤坝直到所有的山峰都被水淹没，我们构建好的堤坝就是对图像的分割，这就是分水岭算法的背后原理 对灰度图的地形
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2024-10-05 08:49:26
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GrabCut算法通常情况下，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
原创
2022-06-23 17:20:31
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#include#include #include using namespace cv;using namespace std;//grabcut算法bool setMouse = false; //判断鼠标左键的状态（up / down）bool init;Point pt;Rect rect;Mat srcImg, mask, bgModel, fgModel;int
原创
2022-05-29 01:12:42
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说明: 本文章是opencv学习笔记系列的第四篇小结,可能前几篇内容太多,排版也不甚合理,所以为了更好的观看体验,这次的内容会稍微少那么一点点,再次重申 所有代码在我的github主页https://github.com/RenDong3/OpenCV_Notes.欢迎star,不定时更新...所谓图像分割指的是根据灰度、颜色、纹理和形状等特征把图像划分成若干互不交迭的区域，并使这些特...
原创
2021-09-01 15:10:12
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