1.理论介绍

用户指定前景的大体区域，剩下为背景区域，还可以明确指出某些地方为前景或者背景，GrabCut算法采用分段迭代的方法分析前景物体形成模型树，最后根据权重决定某个像素是前景还是背景。

算法：GrabCut(img, mask, rect, bgdModel, fgdModel, 5, //iteratormode)
img：要分割的图像
mask：生称的掩码（以原图像大小为基准），该算法会把mask分为4部分，像素点的值为0,1,2,3四种值吗，其中每种值代表不同的意思。
rect：用户指定的矩形区域，元组的形式（起始坐标x, y , width，height）
bgdModel：1行65列的0矩阵，元素类型为float64。
fgdModel：1行65列的0矩阵，元素类型为float64。
5：迭代次数iterator
mode：第一次找用RECT，以后迭代用MASK

在这里插入图片描述

2. 鼠标交互

下面是一个鼠标交互的程序，可以通过点击鼠标滑动鼠标在图像上作图。

不太清楚的读者可以参考下面博客：Opencv(图像处理)-基于Python-绘图功能

代码如下：

import cv2
import numpy as np'''
该api可以在图上作图
点击并滑动鼠标可以在图上画出矩形框
'''# 定义一个类来封装该方法
class MouseStich:startX = 0startY = 0rect_flag = Falsedef onmouse(self, event, x, y, flags, param):# print("onmouse")if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:self.rect_flag = Trueself.startX = xself.startY = y# print("LBUTTONDOWN")elif event == cv2.EVENT_LBUTTONUP:# print("LBUTTONUP")self.rect_flag = Falsecv2.rectangle(self.img,(self.startX, self.startY),(x, y),(0, 0, 255),3)elif event == cv2.EVENT_MOUSEMOVE:# print("MOUSEMOVE")# 每次都在新的图像上画if self.rect_flag == True:self.img = self.img2.copy()cv2.rectangle(self.img,(self.startX, self.startY),(x, y),(0, 255, 0),3)def run(self):print("run....")# 绑定鼠标事件的窗口cv2.namedWindow('input')cv2.setMouseCallback('input', self.onmouse)# 暂存一个img2self.img = cv2.imread('./image/lena.jpg')self. img2 = self.img.copy()# 读取图片，在该窗口显示while(1):# 展示原图，被画的图cv2.imshow('input', self.img)k = cv2.waitKey(100) & 0xffif k == ord('q'):breakMouseStich().run()

3. GrabCut

将GrabCut需要的参数构造好后，传进去，获得mask掩模，然后我们用np.where把像素值是1，3的位置改成255，目的是用bitwise_and函数提取出前景区域。

import cv2
import numpy as np'''
该api可以在图上作图
点击并滑动鼠标可以在图上画出矩形框
'''# 定义一个类来封装该方法
class MouseStich:startX = 0startY = 0rect_flag = Falserect = (0, 0, 0, 0)def onmouse(self, event, x, y, flags, param):# print("onmouse")if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:self.rect_flag = Trueself.startX = xself.startY = y# print("LBUTTONDOWN")elif event == cv2.EVENT_LBUTTONUP:# print("LBUTTONUP")self.rect_flag = Falsecv2.rectangle(self.img,(self.startX, self.startY),(x, y),(0, 0, 255),3)elif event == cv2.EVENT_MOUSEMOVE:# print("MOUSEMOVE")# 每次都在新的图像上画if self.rect_flag == True:# 每次都在新的图像上画moveself.img = self.img2.copy()cv2.rectangle(self.img,(self.startX, self.startY),(x, y),(0, 255, 0),3)# 构造矩形的信息self.rect = (min(self.startX, x), min(self.startY, y),abs(self.startX - x), abs(self.startY - y))def run(self):print("run....")# 绑定鼠标事件的窗口cv2.namedWindow('input')cv2.setMouseCallback('input', self.onmouse)self.img = cv2.imread('./image/lena.jpg')self. img2 = self.img.copy()# 定义一个与图片相同大小的掩码self.mask = np.zeros(self.img.shape[:2], dtype=np.uint8)self.output = np.zeros(self.img.shape, dtype=np.uint8)# 读取图片，在该窗口显示while(1):# 展示原图，被画的图cv2.imshow('input', self.img)cv2.imshow('output', self.output)k = cv2.waitKey(100) & 0xffif k == ord('q'):breakif k == ord('g'):bgdmodel = np.zeros((1, 65), np.float64)fgdmodel = np.zeros((1, 65), np.float64)cv2.grabCut(self.img2, self.mask, self.rect,bgdmodel, fgdmodel,1,cv2.GC_INIT_WITH_RECT)# 构造提取前景的淹没mask2 = np.where((self.mask==1)|(self.mask==3), 255, 0).astype('uint8')self.output = cv2.bitwise_and(self.img2, self.img2, mask=mask2)MouseStich().run()