基於Grabcut演算法的前景分割（python）

import cv2

import numpy as np
import math
#基於grabcut演算法的前景分割
src = cv2.imread(
"gaussian_blur.png"
)src = cv2.resize(src,(0
,0), fx=
0.5, fy=
0.5)
r = cv2.selectroi(
'input'
, src,
false
)# 返回 (x_min, y_min, w, h)
roi = src[
int(r[1]
):int(r[1]
+r[3])
,int
(r[0])
:int
(r[0
]+r[2]
)]# roi區域
mask = np.zeros(src.shape[:2
], dtype=np.uint8)
# 原圖mask
rect =
(int
(r[0])
,int
(r[1])
,int
(r[2])
,int
(r[3])
)# 矩形roi
bgdmodel = np.zeros((1
,65),np.float64)
# bg模型的臨時陣列
fgdmodel = np.zeros((1
,65),np.float64)
# fg模型的臨時陣列
cv2.grabcut(src,mask,rect,bgdmodel,fgdmodel,
11, mode=cv2.gc_init_with_rect)
mask2 = np.where(
(mask==1)
+(mask==3)
,255,0
).astype(
'uint8'
)# 提取前景和可能的前景區域
result = cv2.bitwise_and(src,src,mask=mask2)
cv2.imwrite(
'forward.png'
, result)
cv2.imshow(
"forard"
, result)
cv2.waitkey(0)
cv2.destroyallwindows(
)

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