函數原型：void grabCut(InputArray img, InputOutputArray mask, Rect rect, InputOutputArray bgdModel, InputOutputArray fgdModel, int iterCount, int mode=GC_EVAL )img:待分割的源圖像，必須是8位3通道（CV_8UC3）圖像，在處理的過程中不會被修改；mask：掩碼圖像，大小和原圖像一致。可以有如下幾種取值：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:用于限定需要進行分割的圖像范圍，只有該矩形窗口內的圖像部分才被處理；bgdModel:背景模型，如果為null，函數內部會自動創建一個bgdModel；fgdModel:前景模型，如果為null，函數內部會自動創建一個fgdModel；iterCount:迭代次數，必須大于0；mode:用于指示grabCut函數進行什么操作。可以有如下幾種選擇：GC_INIT_WITH_RECT（=0），用矩形窗初始化GrabCut；GC_INIT_WITH_MASK（=1），用掩碼圖像初始化GrabCut；GC_EVAL（=2），執行分割。 　　 4、基本原理：首先用戶在圖片上畫一個方框，grabCut默認方框內部為前景，設置掩碼為2，方框外部都是背景，設置掩碼為0。然后根據算法，將方框內部檢查出來是背景的位置，掩碼由2改為0。最后，經過算法處理，方框中掩碼依然為2的，就是檢查出來的前景，其他為背景。

實例講解1

　　這些例子都主要是根據opencv自帶的例子：opencv\samples\cpp\grabcut.cpp 簡化修改而來。

源代碼

代碼如下： <pre name="code" class="cpp">#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、首先是裝載需要處理的源圖片。 <pre name="code" class="cpp">filename = argv[1];image = imread( filename, 1 );
　　2、設置掩碼，首先創建了一個和源圖片一樣大小的掩碼空間。接著將整個掩碼空間設置為背景：GC_BGD。接著創建了一個rect,對應左上角坐標為： (110,220),長寬都為100。接著在掩碼空間mask對應左邊位置的掩碼設置為GC_PR_FGD（疑似為前景）。這個rect就是需要分離前景背景的空間。同時 在源圖像上，rect對應的需要被處理位置畫出綠色方框框選。接著將畫了綠色方框之后的源圖片顯示出來。 <pre name="code" class="cpp">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、之前的源圖像被畫了綠色方框，所以需要重新裝載一遍源圖像。接著使用函數grabCut，根據傳入的相關參數，進行前景背景分離操作。最后在生成的 結果保存在mask中，背景被置為0，前景被置為1。接著將mask結果篩選到binMask中。最后使用image.copyTo(res, binMask);將原圖像根據binMask作為掩碼， 將篩選出來的前景復制到目標圖像res中。并將目標圖像顯示出來。

效果演示

　　原圖像： 　　目標圖像：

實例講解2

　　繼續這個例子中加入了鼠標的操作。

源代碼

<pre name="code" class="cpp">#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; }

代碼講解

　　這一步中，主要也就是加入了鼠標響應。通過鼠標左鍵按下拖動，來框選之前提到的綠色目標框，當釋放掉鼠標左鍵之后，便會將框選的位置進行 背景分離。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的grabCut函数的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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