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我在 Windows 上的 Python 中使用 OpenCV 3 alpha。我有一种背景减法方法，可以使用抓取工具进行图像分割。所以我有 MOG 检测器，它可以为我提供一些关于可能的前景和背景的信息。因此，例如这里是当前图像（为可视化而给出的矩形）。

输入图像

这是 MOG 检测器的输出。

在此处输入图像描述

我想将此信息输入 cv2.grabcut。我希望我不需要分割整个图像，并且指定已知对象周围的区域并传递可能的前景和背景会更快（？）。斑点存储为形状匀称的多边形，其边界为 xmin,ymin,xmax,ymax

#expand the bounding box of the polygons about 5 times
b=blob.buffer(50).bounds

#change to integer
rect=[int(x) for x in b]

#Shapely give coordinates in xmin,ymin,xmax,ymax

#Format into x,y,w,h required by grabcut in opencv
rectf=tuple([rect[0],rect[1],rect[2]-rect[0],rect[3]-rect[1]])                                                 

#create a mask
mask = np.zeros(grabCUTimage.shape[:2],np.uint8)

#Make anywhere black in the grey_image (output from MOG) as likely background
#Make anywhere white in the grey_image (output from MOG) as definite foreground
mask[grey_image == 0] = 2
mask[grey_image == 255] = 1    

#Make containers                                
bgdModel = np.zeros((1,65),np.float64)
fgdModel = np.zeros((1,65),np.float64)                        

#Run grabcut
cv2.grabCut(grabCUTimage,mask,rectf,bgdModel,fgdModel,4,cv2.GC_INIT_WITH_RECT)

#Multiple new mask by original image to get cut            
mask2 = np.where((mask==2)|(mask==0),0,1).astype('uint8')
cGB =grabCUTimage*mask2[:,:,np.newaxis]

这总是给我一个黑色的图像。所有背景。

当我使用 cv2.GC_INIT_WITH_MASK 初始化时，它可以正常工作（请忽略红色方块）。然而，它肯定会忽略矩形，因为有时它包括矩形边界之外的估计前景（在这种情况下未显示）。

在此处输入图像描述

我存储的 rect 错误吗？不是 x,y,w,h 吗？指定一个矩形实际上会使其更快还是我应该裁剪图像？

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我不确定我是否理解正确，但是当您在 Grabcut 中使用“GC_Init_with_Rect”时，最好初始化整个蒙版并将其设置为“可能是背景”：

mask = Mat::ones(image.size(), CV_8UC1) * GC_PR_BGD; //GC_PR_BGD

它的 C++ 但我认为你明白了。

更新 1：我不认为这会更快，但是当您使用 MOG 信息在 ROI 周围绘制一个更大的矩形时，您可以将矩形的外部设置为 GC_BGD。这应该更快。

于 2014-09-25T17:19:23.297 回答
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我可以看到这是一个老问题，但我现在正在研究它几天，似乎矩形定义中有一个错误。我将我的参数定义为 (x,y, h , w )，它对我来说效果很好。

希望能帮助到你。

于 2016-05-31T14:45:38.880 回答