基于grabCut算法的图像分割

图像分割Grabcut算法-GUI程序-python实现

程序用python编写，使用GUI库wxpython 需要预先安好各种库，运行速度取决于cpu。。。（逃

OpenCV实战——基于GrabCut算法的图像分割

颜色信息可以用于将图像分割成与场景特定元素相对应的区域。每类对象通常具有独特的颜色，通常可以通过识别相似颜色的区域来提取。OpenCV 提供了一种流行的图像分割算法—— GrabCut 算法的实现。GrabCut 是一种复杂且计算量大的算法，但它通常会得到非常准确的结果。

Grabcut算法_Grabcut_GrabCut算法_图像分割_mousendc_

能够利用Grabcut算法实现图像分割，亲测有效。

基于非归一化直方图的GrabCut图像分割算法改进

针对GrabCut算法在图像分割中存在迭代求解耗时长、分割结果欠分割的问题，提出了一种基于非归一化直方图改进的GrabCut算法。在保留GrabCut第一次分割结果的基础上，通过非归一化直方图计算像素点属于前景或背景的方法来代替高斯混合模型迭代学习的过程；在构图过程中引入一类新的节点Bin进行构图以提高分割精度。选取MSRA1000数据集中部分图片进行实验验证，结果表明该算法在分割效果和效率上都有明显的提升，在进行背景复杂图像的分割时改进算法优势更加明显。

基于sift算法与grabcut算法的图像分割代码

使用sift特征提取目标物与目标图片的特征点，进行匹配，从而找出目标物在图片中的范围，将该范围作为矩形区域传入grabcut函数，同时将匹配特征点作为前景点传入grabcut函数，进行图像分割。实验结果显示出不错的图像分割结果。