# 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 |
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原创
2024-07-13 04:27:59
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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
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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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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# 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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一、概述 使用发现并绘制轮廓比较简单，只需要调用findContours和drawContours两个方法就行了，但前提是要对图像做一下预处理。 实现步骤如下： 1.将原图转换为灰度图像 2.执行二值分割 3.去除无用的噪声 4.发现轮廓 5.绘制轮廓 6.展示轮廓图二、示例代码 Mat src = imread(inputImagePath);
imshow("原始图"
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2023-06-30 23:56:28
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目标了解轮廓是什么。学习查找轮廓，绘制轮廓等。
cv2.findContours()，cv2.drawContours()
什么是轮廓?轮廓可以简单地解释为连接具有相同颜色或强度的所有连续点（沿边界）的曲线。轮廓是用于形状分析以及对象检测和识别的有用工具。为了获得更高的准确性，请使用灰度图像。因此，在找到轮廓之前，请应用阈值或canny边缘检测从OpenCV 3.2开始，cv2.findConto
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2024-02-19 18:51:03
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OpenCV 轮廓基本特征 分类： OpenCV（35）
一、概述 我们通过cvFindContours( )函数获取得图像轮廓有何作用呢？一般来说，我们对轮廓常用的操作有识别和处理，另外相关的还有多种对轮廓的处理，如简化或拟合轮廓，匹配轮廓到模板，等等。
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2024-08-29 16:06:59
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目录一、轮廓的绘制的作用二、内容介绍三、代码实现一、轮廓的绘制的作用用于图形分析和处理：轮廓是图像中物体边界的描绘，通过绘制轮廓，我们可以更好地分析和理解图像中的物体和形状。例如，轮廓可用于识别和区分不同的对象、测量物体的面积和周长等。辅助机器视觉和物体识别：轮廓可以帮助计算机视觉系统（如机器人、自动驾驶车辆等）更好地识别和理解其环境。例如，通过轮廓，系统可以识别出不同的人、物体或道路标志。特征提
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2024-06-20 12:40:44
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轮廓特征目标查找轮廓的不同特征，例如面积，周长，重心，边界框等。你会学到很多轮廓相关函数矩 图像的矩可以帮助我们计算图像的质心，面积等。详细信息请查看维基百科Image Moments。 函数 cv2.moments() 会将计算得到的矩以一个字典的形式返回。如下：# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sun Jan 12 18:30:17 2014
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2024-07-24 11:46:18
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一、OpenCV中的轮廓
图像的上半部分是一张白色背景上的测试图像，包含了一系列标记 A 到 E的区域。寻找到的轮廓被标记为 cX 或 hX， 其中c 代表 “轮廓（contour）”，h 代表 “孔（hole）”（也可以理解为内轮廓）。 同样，左图是原始图片，右图是寻找到的轮廓，它也采用了类似的标注方法。 二、函数调用细节 寻找轮廓的主要函数是 cv::
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2024-08-29 16:09:38
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文章目录一、寻找轮廓findContours()1.要层次hierarchy2.不要层次hierarchy3.轮廓就是点集二、绘制轮廓drawContours()三、寻找凸包四、使用多边形1.外部矩形边界boundingRect()2.寻找最小包围矩形minAreaRect()3.寻找最小包围圆形minEnclosingCircle()4.用椭圆拟合二维点集fitEllipse()5.逼近多边形
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2024-04-27 10:28:29
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/*
Hu轮廓匹配：
#include "Opencv_MatchShape.h"
#include "Match_Shape_NCC.h"
int main(int argc, char* argv)
{
Opencv_MatchShape demo;
demo.MatchShape_HU();
system("pause");
return 0;
}
*/
#include <io
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2023-12-14 19:13:44
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一、什么是层次结构通常我们使用函数cv.findContours（）在图片中查找一个对象。有时对象可能位于不同的位置。还有一些情况，一个形状在另外一个形状的内部。这种情况下我们称外部的形状为父，内部的形状为子。按照这种方式分类，一副图像中的所有轮廓之间就建立父子关系。 让我们来看一个简单的例子： 在这个图中，我给这几个形状编号为0-5，2和2a分别代表最
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2023-11-02 10:42:23
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OpenCV中的轮廓1.1什么是轮廓 轮廓可以简单认为成连续的点（连着边界）连在一起的曲线，具有相同的颜色或者灰度。轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。为了准确，要使用二值化图像。需要进行阀值化处理或者Canny边界检测。查找轮廓的函数会修改原始图像。如果之后想继续使用原始图像，应该将原始图像储存到其他变量中。在OpenCV中，查找轮廓就像在黑色背景中超白色物体。你应该记住，要找的物体应该是
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2023-11-02 00:35:30
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OpenCV 中的轮廓✏️问：什么是轮廓？ ?️答：轮廓是一系列相连的点组成的曲线，代表了物体的基本外形，相对于边缘，轮廓是连续的，边缘并不全部连续。✏️问：如何寻找轮廓？ ?️答：寻找轮廓的操作一般用于二值化图，所以通常会使用阈值分割或Canny边缘检测先得到二值图
PS：寻找轮廓是针对白色物体的，一定要保证物体是白色，而背景是黑色，不然很多人在寻找轮廓时会找到图片最外面的一个框。
寻找轮
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2023-10-26 13:40:22
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