深圳创意网站建设,上海哪个区最好,住房和城乡建设部官网查证,做湲兔费网站视颍一、说明 我想#xff0c;任何人都可以尝试从图像中删除背景。当然#xff0c;有大量可用的软件或工具能够做到这一点#xff0c;但其中一些可能很昂贵。但是#xff0c;我知道有人使用窗口绘画3D魔术选择或PowerPoint背景去除来删除背景。 如果您是计算机视觉领域的初学者… 一、说明 我想任何人都可以尝试从图像中删除背景。当然有大量可用的软件或工具能够做到这一点但其中一些可能很昂贵。但是我知道有人使用窗口绘画3D魔术选择或PowerPoint背景去除来删除背景。 如果您是计算机视觉领域的初学者这可能适合您。让我们马上开始吧哦没有使用太多代码... 二、GrabCut 介绍 GrabCut 是一种计算机视觉算法用于从图像中提取对象。因为它并不总是第一次工作所以交互式GrabCut允许用户指示如何提高输出。在网络上有几个GrabCut实现;有些只在Python中运行没有Web界面而另一些则不是交互式的。 2.1 使用GrabCut的过程是什么 1. 用户进入矩形。此矩形之外的所有内容都将被视为背景。矩形内的一切都是一个谜。 2.算法标记前景和背景中的像素或硬标记 3. 然后使用高斯混合模型 GMM 对前景和背景进行建模。 4. GMM根据我们提供的数据学习并创建新的像素分布。换句话说未知像素根据它们与其他硬标记像素的颜色统计关系被标记为可能的前景或可能的背景就像聚类一样。 5. 此像素分布用于创建图形。像素是图形中的节点。添加了两个新节点“源”节点和“接收器”节点。每个前景像素都链接到一个源节点。 信用 researchgate.net 2.2 如何使用GrabCut的包 2.2.1 第 1 步导入必要的包 首先我们必须导入必要的包并覆盖我们的 matplotlib 函数。 代码片段 import cv2
import dlib
import sys
import numpy as np
from tkinter import filedialog
from matplotlib import pyplot as pltdef imshow(title Image, image None, size 10):w, h image.shape[0], image.shape[1]aspect_ratio w/hplt.figure(figsize(size * aspect_ratio,size))plt.imshow(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))plt.title(title)plt.show() 2.2.2 第 2 步选择投资回报率函数 我们可以使用此 OpenCV 方法从图片中仔细手动选择我们需要的感兴趣区域。 原始照片 致谢 Eskipaper.com img rC:\Users\jinzh\Desktop\Project\Python\python-opencv\lovely-girl-background-1.jpgimage cv2.imread(img)
copy image.copy()
# Create a mask (of zeros uint8 datatype) that is the same size (width, height) as our original image
mask np.zeros(image.shape[:2], np.uint8)bgdModel np.zeros((1,65), np.float64)
fgdModel np.zeros((1,65), np.float64)x, y , w, h cv2.selectROI(select the area, image)start (x, y)
end (x w, y h)rect (x, y , w, h)
cv2.rectangle(copy, start, end, (0,0,255), 3)
imshow(Input Image, copy) 输出 生成自 Jupyter Notebook作者 2.2.3 第 3 部分 抓取切割算法算法 抓取参数 1. img — 输入图像 2. 蒙版 — 这是一个蒙版图像用于指定哪些部分是背景、前景或可能的背景/前景等。标志cv.GC_BGD、cv.GC_FGD、cv.GC_PR_BGD、cv.GC_PR_FGD或者只是传递 0123 以映像完成此操作。 3. rect — 在格式中它是包含前景对象 xywh 的矩形的坐标 4. bdgModel 和 fgdModel — 由算法在内部使用。你只需要创建两个 np.float64 类型的零数组每个数组的大小为 np.float64 165。 5. iterCount — 算法应运行的迭代次数。 6. mode — 这应该是cv.GC_INIT_WITH_RECT的、cv.GC_INIT_WITH_MASK的或混合的这取决于我们是在绘制矩形还是画龙点滴。 cv2.grabCut(image, mask, rect, bgdModel, fgdModel, 100, cv2.GC_INIT_WITH_RECT)
mask2 np.where((mask2)|(mask0),0,1).astype(uint8)
image image * mask2[:,:,np.newaxis]imshow(Mask, mask * 80)
imshow(Mask2, mask2 * 255)
imshow(Image, image) 解释 1. 运行算法 5 次迭代。因为我们使用的是矩形所以模式应该是cv.GC_INIT_WITH_RECT的。 2.遮罩图像由Grabcut修改。 3. 如上所述新蒙版图像中的像素将标有四个标志表示背景/前景。 4.因此我们更改了蒙版使所有0和2像素都设置为0背景所有1和3像素都设置为1。即前景像素。 5. 我们最后一个面具现在已经完成。要获得分割的图像只需将其乘以输入图像即可。 输出 生成自 Jupyter Notebook作者 你。我们终于能够删除背景。 三、参考和引用 GrabCut | ACM SIGGRAPH 2004 PapersOpenCV: Interactive Foreground Extraction using GrabCut Algorithm
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