GrabCut

GrabCut изображений — метод сегментации , основанный на разрезах графа .

Начиная с заданной пользователем ограничивающей рамки вокруг сегментируемого объекта, алгоритм оценивает распределение цвета целевого объекта и фона с использованием модели смеси Гаусса . Это используется для построения марковского случайного поля по меткам пикселей с функцией энергии , которая отдает предпочтение соединенным областям, имеющим одну и ту же метку, и запуска оптимизации на основе разреза графика для вывода их значений. Поскольку эта оценка, вероятно, будет более точной, чем исходная, взятая из ограничивающего прямоугольника, эта двухэтапная процедура повторяется до сходимости.

Оценки могут быть дополнительно скорректированы пользователем, указав неправильно классифицированные регионы и повторно запустив оптимизацию. Метод также корректирует результаты, чтобы сохранить края.

Доступно несколько с открытым исходным кодом реализаций , включая OpenCV (начиная с версии 2.1).

См. также

• Связность (теория графов)
• Алгоритм Прима
• Алгоритм Эдмондса – Карпа
• Разрезы графов в компьютерном зрении

Ссылки

• К. Ротер, В. Колмогоров и А. Блейк, GrabCut: Интерактивное извлечение переднего плана с использованием итерированных разрезов графа , ACM Trans. Граф., вып. 23, стр. 309–314, 2004.