Python中如何运用OpenCV实现GrabCut图像分割算法？

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GrabCut算法+在常规情况下，我们需要对图像进行前景和背景分离，有时也仅需前景。本次教程我们将介绍GrabCut算法进行交互式前景提取。GrabCut是一种基于图割的图像分割方法。

GrabCut算法

通常情况下，我们需要图像进行前景后景进行分离，有的时候也许我们仅仅是需要前景。本次教程我们将介绍GrabCut算法进行交互式前景提取。

GrabCut是一种基于图切割的图像分割方法。GrabCut算法是基于Graph Cut算法的改进。

基于要被分割对象的指定边界框开始，使用高斯混合模型估计被分割对象和背景的颜色分布（注意，这里将图像分为被分割对象和背景两部分）。简而言之，就是只需确认前景和背景输入，该算法就可以完成前景和背景的最优分割。

该算法利用图像中纹理（颜色）信息和边界（反差）信息，只要少量的用户交互操作就可得到较好的分割效果，和分水岭算法比较相似，但计算速度比较慢，得到的结果比较精确。若从静态图像中提取前景物体（例如从一个图像剪切到另外一个图像），采用GrabCut算法是最好的选择。

原理

我们采用RGB颜色空间，分别用一个K个高斯分量（一取般K=5）的全协方差GMM（混合高斯模型）来对目标和背景进行建模。于是就存在一个额外的向量k = {k1, . . ., kn, . . ., kN}，其中kn就是第n个像素对应于哪个高斯分量，kn∈ {1, . . . K}。对于每个像素，要不来自于目标GMM的某个高斯分量，要不就来自于背景GMM的某个高斯分量。
所以用于整个图像的Gibbs能量为下图式子7:

其中，U就是区域项，和上一文说的一样，你表示一个像素被归类为目标或者背景的惩罚，也就是某个像素属于目标或者背景的概率的负对数。