[人工智能]Opencv中的GrabCut图像分割

1.GrabCut

通过交互的方式获得前景物体；
原理：
（1）用户指定前景的大体区域，剩下的为背景区域；
（2）用户也可以明确指定某些地方为前景或者背景；
（3）GrabCut采用分段迭代的方式分析前景物体形成模型树；
（4）通过权重决定某个像素是前景还是背景；

 grabCut(img, mask, rect, bgdModel, fgdModel, iterCount, mode=None): 

Img:输入的原始图像；
Mask:分割之后产生的掩码；
Rect:使用鼠标选取的区域大小；
bgdModel：np.float64 ;大小为1-65且为零的数组；
fgdModel：np.float64 ;大小为1-65且为零的数组；
Intercount:迭代的次数；
Mode:GC_INIT_WITH_RECT；GC_INIT_WITH_MASK；

输出的Mask对应的每个像素值：
BGD：背景-0；
FGD：前景-1；
PR_BGD：可能是背景-2；
PR_FGD：可能是前景-3；

import os
import cv2
import numpy as np

#定义结构类
class App:
    flag=False
    startX=0
    startY=0
    rect=(0,0,0,0)
    def onmouse(self,event,x,y,flags,param):
        if(event&cv2.EVENT_LBUTTONDOWN==cv2.EVENT_LBUTTONDOWN):
            self.flag=True
            self.startX=x
            self.startY=y
            print('按下左键')
        elif(event&cv2.EVENT_LBUTTONUP==cv2.EVENT_LBUTTONUP):
            self.flag=False
            cv2.rectangle(self.img,pt1=(self.startX,self.startX),pt2=(x,y),color=(0,255,0),thickness=3)
            #构造rect
            self.rect=(min(self.startX,x),min(self.startY,y),abs(self.startX-x),abs(self.startY-y))
            print('弹起左键')
        elif(event&cv2.EVENT_MOUSEMOVE==cv2.EVENT_MOUSEMOVE):
            if self.flag==True:
                #每一次移动都是在最开始的图片中绘制
                self.img=self.img2.copy()
                cv2.rectangle(self.img, pt1=(self.startX, self.startX), pt2=(x, y), color=(0, 255, 0), thickness=3)
            print('鼠标移动')


    def run(self):
        cv2.namedWindow(winname='input',flags=cv2.WINDOW_AUTOSIZE)
        cv2.setMouseCallback('input',self.onmouse)

        self.img=cv2.imread('images/hometomn1.jpg')
        self.img=cv2.resize(src=self.img,dsize=(450,450))
        self.img2=self.img.copy()
        #构造mask
        self.mask=np.zeros(shape=(self.img.shape[0],self.img.shape[1]),dtype=np.uint8)
        self.output=np.zeros(shape=(self.img.shape[0],self.img.shape[1],self.img.shape[2]),dtype=np.uint8)
        while True:
            cv2.imshow('input',self.img)
            cv2.imshow('output',self.output)
            key=cv2.waitKey(100)
            if (key&0xFF==27):
                break

            if key==ord('s'):
                bgmodel=np.zeros((1,65),dtype=np.float64)
                cv2.grabCut(img=self.img2,mask=self.mask,rect=self.rect,bgdModel=bgmodel,
                            fgdModel=bgmodel,iterCount=1,mode=cv2.GC_INIT_WITH_RECT)
            #当判断为前景时，为255，否则为0
            mask2=np.where((self.mask==1)|(self.mask==3),255,0).astype('uint8')
            self.output=cv2.bitwise_and(src1=self.img2,src2=self.img2,mask=mask2)


        cv2.destroyAllWindows()



if __name__ == '__main__':
    print('Pycharm')
    app=App()
    print(app.run())