图像分割-Grabcut法(C#)

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GrabCut是一种基于图像分割的技术，它可以用于将图像中的前景和背景分离。在实现中，GrabCut算法通常需要使用高斯混合模型(GMM)来建立前景和背景的概率分布，以便更好的估计像素的标签。同时，还需要考虑如何处理边界处的像素，以避免边界处的像素被错误地分类。GrabCut算法在图像分割中有着广泛的应用，例如人像分割、物体抠图等。

EmguCV使用CvInvoke.GrabCut方法来执行GrabCut算法，该方法声明如下：

public static void GrabCut(

IInputArray img,

IInputOutputArray mask,

Rectangle rect,

IInputOutputArray bgdModel,

IInputOutputArray fgdModel,

int iterCount,

GrabcutInitType type

)

参数说明：

img：输入输出的图像，必须是三通道彩色图像。
mask：指定的掩码图像，必须是单通道灰度图像，并且与输入图像具有相同的尺寸。可以传入0-3的值，分别为：0表示明显为背景的像素、1表示冥相位前景的像素、2表示可能为背景的像素、3表示可能为前景的像素。
rect：指定的矩形框，用于定位大概率可能为前景目标的位置。
bgdModel：背景模型，必须是单通道浮点型Mat。
fgdModel：前景模型，必须是单通道浮点型Mat。
iterCount：迭代次数，用于控制算法的收敛性。
type：GrabCut算法初始化类型，可以选择GrabCutInitType.WithRect或GrabCutInitType.WithMask，分别表示根据提供的矩形初始化或根据掩码初始化。

该方法没有返回值，而是直接在mask图像上进行前景分割操作，最终获得的mask包含0-3的值，含义如参数中说明。

        //Grabcut法 private void Button5_Click(object sender, EventArgs e){Mat m = new Mat("C:\\learnEmgucv\\tower.jpg", ImreadModes.AnyColor);Mat result = new Mat();Mat bg = new Mat();Mat fg = new Mat();Rectangle rect = new Rectangle(80, 30, 680, 450);CvInvoke.GrabCut(m, result, rect, bg, fg, 1, GrabcutInitType.InitWithRect);//输出的result只有4个值：//0：确定背景//1：确定前景//2：可能背景//3：可能前景//演示框选范围CvInvoke.Rectangle(m, rect, new MCvScalar(255, 255, 255), 1);ImageBox1.Image = m;//标记区域Matrix<byte> matr = new Matrix<byte>(result.Rows, result.Cols);result.CopyTo(matr);for (int i = 0; i < matr.Cols; i++){for (int j = 0; j < matr.Rows; j++){//将确定背景和可能背景标记为0，否则为255if (matr[j, i] == 0 || matr[j, i] == 2)matr[j, i] = 0;elsematr[j, i] = 255;}}Mat midm = new Mat();midm = matr.Mat;//显示标记的图像CvInvoke.Imshow("midm", midm);//灰度转为彩色Mat midm1 = new Mat();CvInvoke.CvtColor(midm, midm1, ColorConversion.Gray2Bgr);Mat mout = new Mat();//And运算CvInvoke.BitwiseAnd(m, midm1, mout);CvInvoke.Imshow("mout", mout);}

输出结果如下图所示：

图8-5 Grabcut法分离前景

       //Grabcut法 private void Button6_Click(object sender, EventArgs e){Mat m = CvInvoke.Imread("C:\\learnEmgucv\\tower.jpg", ImreadModes.Color);Mat result = new Mat();Mat bg = new Mat();Mat fg = new Mat();Rectangle rect = new Rectangle(80, 30, 680, 450);CvInvoke.GrabCut(m, result, rect, bg, fg, 5, GrabcutInitType.InitWithRect);Image<Bgr, byte> src = m.ToImage<Bgr, byte>();Image<Bgr, byte> dst = new Image<Bgr, byte>(new Size(src.Width, src.Height));Image<Gray, byte> mask = result.ToImage<Gray, byte>();//直接操作Image像素点for (int i = 0; i < src.Rows; i++){for (int j = 0; j < src.Cols; j++){//如果是确定前景和可能前景，直接保留原像素点颜色，否则为黑色if (mask.Data[i, j, 0] == 1 || mask.Data[i, j, 0] == 3){dst.Data[i, j, 0] = src.Data[i, j, 0];dst.Data[i, j, 1] = src.Data[i, j, 1];dst.Data[i, j, 2] = src.Data[i, j, 2];}else{dst.Data[i, j, 0] = 0;dst.Data[i, j, 1] = 0;dst.Data[i, j, 2] = 0;}}}ImageBox1.Image = dst;}

输出结果如下图所示：

图8-6 Grabcut法分离前景

      //标记为确定前景，这里使用InitWithMask 参数private void Button7_Click(object sender, EventArgs e){Mat m = new Mat("c:\\learnEmgucv\\lena.jpg", ImreadModes.AnyColor);Mat mask = new Mat();Mat bg = new Mat();Mat fg = new Mat();Rectangle rect = new Rectangle(80, 30, 340, 480);//使用前景为全白色Mat m1 = new Mat("c:\\learnEmgucv\\lena_fillwhite.jpg", ImreadModes.Grayscale);Mat mask1 = new Mat();//二值化CvInvoke.Threshold(m1, mask1, 250, 1, ThresholdType.Binary);CvInvoke.Rectangle(m, rect, new MCvScalar(255, 255, 255), 1);//标记之后再调用GrabCut，使用InitWithMask参数CvInvoke.GrabCut(m, mask1, rect, bg, fg, 2, GrabcutInitType.InitWithMask);Matrix<byte> matrx = new Matrix<byte>(mask1.Rows, mask1.Cols);mask1.CopyTo(matrx);for (int i = 0; i < matrx.Cols; i++)for (int j = 0; j < matrx.Rows; j++)if (matrx[i, j] == 0 || matrx[i, j] == 2)matrx[i, j] = 0;elsematrx[i, j] = 255;Mat midm2 = new Mat();midm2 = matrx.Mat;Mat midm1 = new Mat();CvInvoke.CvtColor(midm2, midm1, ColorConversion.Gray2Bgr);Mat mout = new Mat();CvInvoke.BitwiseAnd(m, midm1, mout);CvInvoke.Imshow("mout", mout);}

输出结果如下图所示：