C#描述-计算机视觉OpenCV(4):图像分割

C#描述-计算机视觉OpenCV(4):图像分割

    • 前言
    • 用 GrabCut 算法分割图像
    • 实例展示

前言

本文中如果有什么没说明的地方,大概率在前文中描述过了。
C#描述-计算机视觉OpenCV(1):基础操作
C#描述-计算机视觉OpenCV(2):图像处理
C#描述-计算机视觉OpenCV(3):重映射
上一章节我们通过波形来分析了图像,那么图像中的背景与主体在波形上会有怎样的呈现呢?

for (int k = 120; k < 400; k++){int r = 390;XList4.Add(k);YList4.Add(img.At<Vec3b>(r, k)[1]);chart2.Series["Green"].Points.DataBindXY(XList4, YList4);XList5.Add(k);YList5.Add(img.At<Vec3b>(r, k)[2]);chart2.Series["Blue"].Points.DataBindXY(XList5, YList5);XList6.Add(k);YList6.Add(img.At<Vec3b>(r, k)[0]);chart2.Series["Red"].Points.DataBindXY(XList6, YList6);img.At<Vec3b>(r, k)[0] = 0;img.At<Vec3b>(r, k)[1] = 0;img.At<Vec3b>(r, k)[2] = 0;//检测线标记}

我们标记一条检测线并示波
在这里插入图片描述
色彩波形结果:
在这里插入图片描述

这种差别以为着我们可以通过数值的变化来捕捉图片中的物体,并且做出分割。

用 GrabCut 算法分割图像

物体通常有自己特有的颜色,通过识别颜色接近的区域,通常可以提取出这些颜色。OpenCV 提供了一种常用的图像分割算法,即 GrabCut 算法。GrabCut 算法比较复杂,计算量也很大,但结果通常很精确。如果要从静态图像中提取前景物体(例如从图像中剪切一个物体,并粘贴到另一幅图像),最好采用GrabCut 算法。
算法参数模型:
cv::Mat result; // 分割结果(四种可能的值)
cv::Mat bgModel,fgModel; // 模型(内部使用)
// GrabCut 分割算法
cv::grabCut(
image, // 输入图像
mask, // 分割结果
rectangle, // 包含前景的矩形
bgModel,fgModel, // 模型
X, // 迭代次数
cv::GC_INIT_WITH_RECT // 使用矩形
);
首先我们开出需要的模型:

Mat mask = new Mat();
Mat res = new Mat();
Mat bgM = new Mat();
Mat fgM = new Mat();

然后我们定义一个检测矩形区域:

Rect rectangle;
rectangle = new Rect(int X,int Y,int Width,int Height);

然后我们可以代入一个图像,使用GrabCut()方法,

Cv2.GrabCut(image, mask, rectangle, bgM, fgM, 5, GrabCutModes.InitWithRect);

并获得一个结果Mat类 mask。需要注意:这个mask可不代表分割完成的结果。
我们在函数的中用 InitWithRect 标志作为最后一个参数,表示将使用
带边框的矩形模型。矩形中输入/输出的分割图像可以是以下四个值之一。
1.GC_BGD:这个值表示明确属于背景的像素(例如本例中矩形之外的像素)。
2.GC_FGD:这个值表示明确属于前景的像素(本例中没有这种像素)。
3.GC_PR_BGD:这个值表示可能属于背景的像素。
4.GC_PR_FGD:这个值表示可能属于前景的像素(即本例中矩形之内像素的初始值)
也就是说我们的mask是一个判断是否为主题的结果的矩阵,我们还需要来操作读取才能完成图像分割,那么具体该如何操作呢?

实例展示

原图如下:
在这里插入图片描述
我们选取区域(200, 45, 150, 400)来做切割,这里面主体与背景非常清晰。

public void ColorDetector(Mat image){Mat mask = new Mat();Mat res = new Mat();Mat bgM = new Mat();Mat fgM = new Mat();Rect rectangle;rectangle = new Rect(200, 45, 150, 400);Cv2.GrabCut(image, mask, rectangle, bgM, fgM, 5, GrabCutModes.InitWithRect);Mat result = new Mat(mask.Rows, mask.Cols, MatType.CV_8UC1);for (int i = 0; i < mask.Rows; i++){for (int j = 0; j < mask.Cols; j++){byte v = mask.Get<byte>(j, i);switch (v){case 0:result.Set<byte>(j, i, 0);break;case 1:result.Set<byte>(j, i, 255);break;case 2:result.Set<byte>(j, i, 50);break;case 3:result.Set<byte>(j, i, 200);break;}}}Cv2.ImShow("grab", result);}

我们划分出四个结果类型的区域,来看看分割的是否准确:
在这里插入图片描述
通过色块可以看到,我们还是切割出来了的,找到我们需要的色块类型,进行还原,并将其他色块统一:

for (int i = 0; i < mask.Rows; i++){for (int j = 0; j < mask.Cols; j++){byte v = mask.Get<byte>(j, i);switch (v){case 0:result.Set<byte>(j, i, 0);break;case 1:result.Set<byte>(j, i, 0);break;case 2:result.Set<byte>(j, i, 0);break;case 3:result.At<Vec3b>(j, i)[0] = image.At<Vec3b>(j, i)[0];result.At<Vec3b>(j, i)[1] = image.At<Vec3b>(j, i)[1];result.At<Vec3b>(j, i)[2] = image.At<Vec3b>(j, i)[2];//result.Set<byte>(j, i, 200);break;}}}

在这里插入图片描述
分割成功!

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