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1.GraphCut——GrabCut
2.从GraphCut到GrabCut的OpenCV实现：图像分割
3.前端智能化 ——从识别UI样式
4.OPENCV中的图像处理（十六）交互式前景提取使用GrabCut算法

GraphCut——GrabCut

       æ­¤ç§ç®—法是对图像进行分割操作，其将一幅图像转换成图形结构来描述，通过找到图中的最小割，从而将图像中的前景与背景进行分割。

        1、GraphCut

        如上图所示，将图中的像素点作为图中的点集，相邻像素通过边相连，另外多出的两个点S,T分别代表的是归于前景的点和归于背景的点。对每个边设置相应的权重，图割的目的就在于利用最小割的方法将边缘部分进行分割，此时的能量值（损失值）最小，由此得到对应的S,T集合，达到分割的目的。过程如下图所示（其中B,O代表事先设置的种子点，由此知道分割出来的部分哪个代表背景，哪个代表目标；B代表该点属于背景点，O代表该点属于目标点）：

        2、GrabCut:

        GrabCut是基于GraphCut的改进算法，通过交互的方式得出前景与背景。

        为什么画个框就能分割出前景与背景呢?

        在框选出区域后，则将选框以外的部分视为背景区域，将选框以内的区域视为可能的前景区域。然后通过计算前景高斯混合模型（GMM）和背景GMM，然后对每一个像素的rgb值代入单个的高斯模型进行计算，选取值最大的那个模型作为该像素点的归属，然后再建立一个图，对该图求解最小割，如此循环直至收敛，由此判断得出选框内的前景区域与背景区域。

        那关键在于如何得出前景与背景的GMM呢？

        不同于GraphCut中的一次性求解图的最小割问题，GrabCut中采用的是迭代优化的方式逐步求解得出GMM。其具体过程如下图所示：·

        *其实对于这两个算法的具体实现并不是很清楚，在这儿只是想大体了解有这样的一种分割的算法，故也就不深究其是如何具体实现的了~另外Opencv中已经实现了GrabCut算法，可以去玩玩~~

       çš„确玩了一回，在进行区域分割的时候，通过将图像进行二值化处理后，将其作为掩模来进行grabcut操作。但是处理速度比较慢，并且分割的准确性主要依赖二值图像的质量~。

从GraphCut到GrabCut的OpenCV实现：图像分割

       图像分割是图像处理中的关键问题，可以分为全自动图像分割和用户互动式图像分割两大类。GraphCut和GrabCut属于后者，它们要求用户提供前景和背景的种子，然后建立概率分布模型。GraphCut算法通过优化能量函数，fusionapp点播系统源码将图像分割成前景和背景两部分，其中能量函数包含数据项和光滑性项，数据项由像素属于前景和背景的概率决定，光滑性项衡量像素和其邻接像素的相似程度。通过优化能量函数，GraphCut实现全局最优分割。通过具体例子演示，可以看到GraphCut的分割结果。然而，网络照妖镜源码GraphCut需要用户精确提供前景和背景的种子，当种子覆盖不全时，会影响分割准确性。为了解决这个问题，微软研究室提出了GrabCut算法。GrabCut需要用户提供一个包含前景的长方形，长方形外为背景。算法通过循环执行EM（Expectation Maximization）过程，利用GMM（高斯混合模型）的特性，即使部分种子不准确，最终也能得到正确的分割结果。GMM存在陷入局部最优的问题，GrabCut同理。通过具体例子可以观察到GrabCut的html赛车源码分割效果。以下是使用OpenCV实现GrabCut算法的代码，感兴趣的读者可以尝试运行。

       <code>

       #include <highgui.h>

       #include <cv.h>

       #include <features2d/features2d.hpp>

       #include <opencv/cxcore.hpp>

       #include <cvaux.h>

       using namespace std;

       using namespace cv;

       void main() {

        cv::Mat bgModel, fgModel, mask;

        cv::Rect rect;

        rect.x = ;

        rect.y = ;

        rect.width = ;

        rect.height = ;

        Mat Img = imread("C:\\1.jpg");

        cv::grabCut(Img, mask, rect, bgModel, fgModel, 3, cv::GC_INIT_WITH_RECT);

        cv::compare(mask, cv::GC_PR_FGD, mask, cv::CMP_EQ);

        imshow("mask", mask);

        cvWaitKey(0);

       }

       </code>

前端智能化 ——从识别UI样式

       前端智能化，指的是通过AI和CV技术使前端工具链具备理解能力，以提升研发效率。具体实践之一是利用计算机视觉和机器学习技术自动提取中的UI样式。通过分析，本文将介绍一种基于OpenCV-Python实现的图像样式检测方案。此方案主要包括三个步骤：从检测并分离组件区域、组件的形状检测以及组件的样式计算。

       在第一步中，通过图像分割算法，如Grab Cut算法，实现从中分离出组件区域。spring整合源码Grab Cut算法允许用户框选组件区域，并利用混合高斯模型GMM找到最佳分割路径。用户通过调用OpenCV的cv2.grabCut方法并输入组件的框选坐标，识别出的组件像素被存储在mask遮罩中。这样，我们便成功从背景中分离出目标遮罩，它包含了多个组件区域的二值图。

       接着，进行组件的形状检测。此步骤主要分为两部分：提取组件外轮廓和识别轮廓形状。首先，通过Suzuki轮廓跟踪算法从遮罩区提取外轮廓，并使用Canny边缘检测方法配合Suzuki算法cv2.findContours来实现。这一步后，carla 源码编译我们得到了图像中所有组件的外轮廓以及具体的坐标信息。

       在识别轮廓形状时，采用霍夫变换（Hough Transform）进行图形类型识别，检测出符合矩形和圆形的组件。霍夫变换通过投票机制从特征点拟合图像中的线段和曲线参数方程。对于矩形检测，首先通过霍夫直线变换检测外轮廓边，然后根据边集合判断是否符合矩形特征。对于圆形检测，使用霍夫圆环检测法，通过OpenCV的HoughCircles方法输入二值图，若存在圆形，则返回圆形和半径。

       最后一步是组件的样式计算，主要涉及边框、圆角、背景三种常用样式。对于圆角计算，我们通过圆角的特征和候选区域验证，计算出圆角半径，进而裁剪出“候选区域”进行下一步验证。边框计算则通过聚类算法（如k-means）对颜色相近的区域进行归类，并使用感知哈希（pHash）与汉明距离计算内外轮廓的相似度。

       总结，本文通过OpenCV系列算法实现简单组件区域的分离和样式的检测，目前组件区域的检测主要依赖手工框选，实现完全自动化还需借助深度卷积网络进行组件检测与识别。更多关于前端智能化的实践课程和相关资料可参考链接。

OPENCV中的图像处理（十六）交互式前景提取使用GrabCut算法

       在本节教程中，我们将探索OpenCV中的GrabCut算法，这是一种交互式方法，用于精确地从图像中提取前景区域。首先，我们来了解其工作原理。

       GrabCut算法，由Carsten Rother等人在微软研究院提出，论文名为《使用迭代图割的交互式前景提取》。用户通过简单地在前景区域周围画一个矩形开始，算法会进行迭代分割，优化结果。如果初始分割不尽如人意，用户只需在错误区域稍作修正，算法会利用这些修正来改进下一次的分割。

       例如，想象一下在一张照片中，用户将橄榄球和一名球员用蓝色矩形框起来，然后用白色笔划标记前景，黑色笔划标记背景。经过算法处理后，可以得到良好的分离效果。

       GrabCut的背景处理方式是，用户指定的矩形之外的部分被视为背景。算法通过高斯混合模型（GMM）学习前景和背景的像素分布，并使用mincut算法进行分割。这个过程会持续迭代，直到达到收敛状态。

       接下来，我们将在OpenCV中实践GrabCut。使用cv.grabCut函数，需要提供输入图像、掩码图像、矩形区域以及迭代次数等参数。初始情况下，我们使用矩形模式并进行5次迭代。随后，根据需要进行交互式修正，如精细修饰前景和背景区域。

       在示例中，我们首先尝试矩形模式，然后进入mask模式，通过手工绘制和编辑mask来优化前景和背景的识别。代码实现后，可以看到显著的改进，如梅西头发的恢复和不必要元素的去除。