简介 如题，本篇就是讲解和使用opencv函数grabcut，来实现图像前景与背景的分离。函数原型 1、opencv官方介绍：opencv官方grabcut介绍 2、网上童鞋翻译解释：学习OpenCV——学习grabcut算法 3、大致内容如下：函数原型： void grabCut(InputArray img, InputOutputArray mask, Rect rect,InputOutputArray bgdModel, InputOutputArray fgdModel,int iterCount, int mode=GC_EVAL ) img:待分割的源图像，必须是8位3通道（CV_8UC3）图像，在处理的过程中不会被修改； mask：掩码图像，大小和原图像一致。可以有如下几种取值：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:用于限定需要进行分割的图像范围，只有该矩形窗口内的图像部分才被处理；bgdModel:背景模型，如果为null，，函数内部会自动创建一个bgdModel；fgdModel:前景模型，如果为null，函数内部会自动创建一个fgdModel；iterCount:迭代次数，必须大于0；mode:用于指示grabCut函数进行什么操作。可以有如下几种选择：GC_INIT_WITH_RECT（=0），用矩形窗初始化GrabCut；GC_INIT_WITH_MASK（=1），用掩码图像初始化GrabCut；GC_EVAL（=2），执行分割。 4、基本原理：首先用户在图片上画一个方框，grabCut默认方框内部为前景，设置掩码为2，方框外部都是背景，设置掩码为0。然后根据算法，将方框内部检查出来是背景的位置，掩码由2改为0。最后，经过算法处理，方框中掩码依然为2的，就是检查出来的前景，其他为背景。实例讲解1 这些例子都主要是根据opencv自带的例子：opencv\samples\cpp\grabcut.cpp 简化修改而来。源代码代码如下：
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"#include <iostream>using namespace std;using namespace cv; string filename;Mat image;string winName Rect rect;Mat maskMat bgdModel, fgdModel;rect.rect.rect.rect.Mat& comMask, Mat& binMask ){binMask.CV_8UC1 );binMask argvMat binMask, res;filename image mask.CV_8UC1);mask.setRectInMaskmaskScalarrectanglePointrect.GREENimshow(winName, image);image grabCutGC_INIT_WITH_RECT);getBinMask(mask, binMask);image.imshowres);waitKey
代码讲解 1、首先是装载需要处理的源图片。
filename image
2、设置掩码，首先创建了一个和源图片一样大小的掩码空间。接着将整个掩码空间设置为背景：GC_BGD。接着创建了一个rect,对应左上角坐标为：(110,220),长宽都为100。接着在掩码空间mask对应左边位置的掩码设置为GC_PR_FGD（疑似为前景）。这个rect就是需要分离前景背景的空间。同时在源图像上，rect对应的需要被处理位置画出绿色方框框选。接着将画了绿色方框之后的源图片显示出来。
mask.CV_8UC1);mask.setRectInMaskmaskScalarrectanglePointrect.GREENimshow(winName, image);
3、之前的源图像被画了绿色方框，所以需要重新装载一遍源图像。接着使用函数grabCut，根据传入的相关参数，进行前景背景分离操作。最后在生成的结果保存在mask中，背景被置为0，前景被置为1。接着将mask结果筛选到binMask中。最后使用image.copyTo(res, binMask);将原图像根据binMask作为掩码，将筛选出来的前景复制到目标图像res中。并将目标图像显示出来。效果演示 原图像：
目标图像：
实例讲解2 继续这个例子中加入了鼠标的操作。源代码
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"#include <iostream>using namespace std;using namespace cv; string filename;Mat image;string winName NOT_SET IN_PROCESS SET uchar rectState;Rect rect;Mat maskMat bgdModel, fgdModel;rect.rect.rect.rect.rect.image.rect.image.}Mat& comMask, Mat& binMask ){binMask.CV_8UC1 );binMask xflagsMat res;Mat binMask;CV_EVENT_LBUTTONDOWNrectState == NOT_SET){rectState = IN_PROCESS;rect CV_EVENT_LBUTTONUPrectState == IN_PROCESS ){rect PointrectState .image grabCutGC_INIT_WITH_RECT);getBinMask( mask, binMask );image.imshowresCV_EVENT_MOUSEMOVErectState == IN_PROCESS ){rect Pointimage rectanglePointrect.GREENimshowargvfilename image imshow(winName, image);mask.CV_8UC1);rectState = NOT_SET;mask.setMouseCallbackwaitKey
代码讲解 这一步中，主要也就是加入了鼠标响应。通过鼠标左键按下拖动，来框选之前提到的绿色目标框，当释放掉鼠标左键之后，便会将框选的位置进行背景分离。代码下载路径：
而不去欣赏今天就开在我们窗口的玫瑰。
