資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：輸入圖像蒙版圖像，指定哪些區(qū)域是背景，前景或可能的背景前景等它是由下面的標(biāo)志，，，，，或簡單地將，，，傳遞給圖像。
Interactive Foreground Extraction using GrabCut Algorithm
mask, bgdModel, fgdModel = cv2.grabCut(img, mask, rect, bgdModel, fgdModel, iterCount[, mode])
img：輸入圖像
mask ：蒙版圖像，指定哪些區(qū)域是背景，前景或可能的背景/前景等.它是由下面的標(biāo)志，cv2.GC_BGD，cv2.GC_FGD，cv2.GC_PR_BGD，cv2.GC_PR_FGD，或簡單地將0，1，2，3傳遞給圖像。
rect ：矩形的坐標(biāo)，包含了前景對象的格式(x，y，w，h)
bdgModel, fgdModel ：算法內(nèi)部使用的數(shù)組,只需要創(chuàng)建兩個大小為（1,65）的np.float64類型的0數(shù)組.
iterCount ：算法運行的迭代次數(shù).
mode ：cv2.GC_INIT_WITH_RECT或cv2.GC_INIT_WITH_MASK，或者組合起來決定我們是畫矩形還是最后的觸點.
import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv2.imread("messi5.jpg")
mask = np.zeros(img.shape[:2],np.uint8)
bgdModel = np.zeros((1,65),np.float64)
fgdModel = np.zeros((1,65),np.float64)
rect = (50,50,450,290)
cv2.grabCut(img,mask,rect,bgdModel,fgdModel,5,cv2.GC_INIT_WITH_RECT)
mask2 = np.where((mask==2)|(mask==0),0,1).astype("uint8")
img = img*mask2[:,:,np.newaxis]
plt.imshow(img),plt.colorbar(),plt.show()
梅西少了頭發(fā)，我們會有1像素的修補(bǔ)（確定前景）,與此同時，有些地方的地面已經(jīng)出現(xiàn)了我們不想要的畫面，還有一些標(biāo)志,我們需要移除它們.在那里我們提供了0像素的修補(bǔ)(當(dāng)然是背景).
# newmask is the mask image I manually labelled
newmask = cv2.imread("newmask.png",0)
# wherever it is marked white (sure foreground), change mask=1
# wherever it is marked black (sure background), change mask=0
mask[newmask == 0] = 0
mask[newmask == 255] = 1
mask, bgdModel, fgdModel = cv2.grabCut(img,mask,None,bgdModel,fgdModel,5,cv2.GC_INIT_WITH_MASK)
mask = np.where((mask==2)|(mask==0),0,1).astype("uint8")
img = img*mask[:,:,np.newaxis]
plt.imshow(img),plt.colorbar(),plt.show()
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