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介绍
GrabCut 算法是一种用于图像分割的交互式前景提取技术，它结合了图割（Graph Cut）方法和迭代优化过程。该算法最初由 Rother, Kolmogorov 和 Blake 在 2004 年提出，并因其高效性和准确性而被广泛应用于计算机视觉领域。OpenCV 提供了 cv2.grabCut() 函数来实现这一算法，使得开发者可以方便地在应用程序中使用。
GrabCut 算法的基本原理
- 初始化：用户通过绘制矩形或自由手绘的方式标记出大致的前景区域（即对象所在的位置），同时还可以选择性地标记背景区域。
- 构建图形模型：基于用户的输入，算法会为每个像素创建一个节点，并且在相邻像素之间建立边。这些边的权重反映了像素间的相似度，通常基于颜色信息。
- 概率分布估计：对于已知的前景和背景区域，分别拟合高斯混合模型（GMMs, Gaussian Mixture Models），用以描述其颜色分布特性。
- 能量函数最小化：定义一个能量函数，其中包含数据项（反映像素与各自GMM之间的匹配程度）和平滑项（鼓励相邻像素具有相同的标签）。然后利用图割算法找到使能量函数最小化的解决方案。
- 迭代改进：根据前一次迭代的结果更新GMM参数，并重复上述步骤直至收敛或达到预定次数。
理论
GrabCut 算法由英国剑桥微软研究院 Carsten Rother，Vladimir Kolmogorov和Andrew Blake发明，并在他们的论文“GrabCut”：使用迭代图切割中提出。该算法需要最少的人工交互做前景提取，被称为 GrabCut。
从用户角度来看，该算法是如何工作的呢？最初用户在前景区域周围绘制一个矩形(该矩形需要完全框住所有的前景区域) 。然后算法对其进行迭代分割，得到最佳结果。但在某些情况下，分割的不是那么理想，比如说，它可能把一些前景区域标成了背景，或者反过来。如果发生了这样的情况，用户需要进行仔细的修正。只要在有错误结果的地方“划一下”就行了。“划一下”基本的意思是说，这个区域应该是前景，你标记它为背景，在下一次迭代中更正它。"* 或者如果区域是背景，也如此类推。然后再下一次迭代中，你就会得到更好的结果。
见下图。第一名球员和足球被包围在一个蓝色矩形中。然后进行一些具有白色笔划（表示前景）和黑色笔划（表示背景）的最终修饰。我们得到了一个很好的结果。
那背景会发生什么？
- 用户输入矩形。这个矩形之外的所有东西都将被视为确定的背景（这就是之前提到的矩形应该包括所有对象的原因）。矩形内的一切都是未知的。类似地，任何指定前景和背景的用户输入都被视为硬标签，这意味着它们不会在过程中发生变化。
- 计算机根据我们提供的数据进行初始标记。它标记前景和背景像素（或硬标记）
- 现在使用高斯混合模型（GMM）来模拟前景和背景。
- 根据我们提供的数据，GMM 学习并创建新的像素分布。也就是说，未知像素被标记为可能的前景或可能的背景，这取决于其在颜色统计方面与其他硬标记像素的关系（它就像聚类一样）。
- 从该像素分布构建图形。图中的节点是像素。添加了另外两个节点，源节点和 Sink 节点。每个前景像素都连接到源节点，每个背景像素都连接到 Sink 节点。
- 连接像素到源节点/端节点的边的权重由像素是前景/背景的概率来定义。像素之间的权重由边缘信息或像素相似性定义。如果像素颜色存在较大差异，则它们之间的边缘将获得较低的权重。
- 然后使用 mincut 算法来分割图形。它将图形切割成两个分离源节点和汇聚节点，具有最小的成本函数。成本函数是被切割边缘的所有权重的总和。切割后，连接到 Source 节点的所有像素变为前景，连接到 Sink 节点的像素变为背景。
- 该过程一直持续到分类收敛为止。
如下图所示（图片提供： "GrabCut" ）
演示
现在我们使用 OpenCV 进行抓取算法。 OpenCV 具有此功能， cv.grabCut（） 。我们将首先看到它的参数：
- img - 输入图像
- mask - 这是一个掩膜图像，我们指定哪些区域是背景，前景或可能的背景/前景等。它由以下标志完成， **cv.GC_BGD ， cv.GC_FGD ， cv.GC_PR_BGD ， cv.GC_PR_FGD**，或简单地将 0,1,2,3 传递给图像。
- rect - 它是一个矩形的坐标，包括格式为（x，y，w，h）的前景对象
- bdgModel ， fgdModel - 这些是内部算法使用的数组。您只需创建两个大小为（n = 1.65）的 np.float64 类型零数组。
- iterCount - 算法运行的迭代次数。
- 模式 - 它应该是 **cv.GC_INIT_WITH_RECT**或 **cv.GC_INIT_WITH_MASK**或合并后决定我们是否正在绘图矩形或最终修饰笔画。
首先让我们看看矩形模式。我们加载图像，创建一个类似的蒙版图像。我们创建 fgdModel 和 bgdModel 。我们给出矩形参数。让算法运行 5 次迭代。模式应该是 _cv.GC_INIT_WITH_RECT_，因为我们使用的是矩形。然后运行抓取。它修改了蒙版图像。在新的掩模图像中，像素将标记有四个标记，表示背景/前景，如上所述。因此，我们修改掩模，使得所有 0 像素和 2 像素都被置为 0（即背景），并且所有 1 像素和 3 像素被置为 1（即前景像素）。现在我们的最后面具准备好了。只需将其与输入图像相乘即可得到分割后的图像。
import numpy as np
import cv2 as cv
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv.imread('messi5.jpg')
mask = np.zeros(img.shape[:2],np.uint8)
bgdModel = np.zeros((1,65),np.float64)
fgdModel = np.zeros((1,65),np.float64)
rect = (50,50,450,290)
cv.grabCut(img,mask,rect,bgdModel,fgdModel,5,cv.GC_INIT_WITH_RECT)
mask2 = np.where((mask==2)|(mask==0),0,1).astype('uint8')
img = img*mask2[:,:,np.newaxis]
plt.imshow(img),plt.colorbar(),plt.show()
结果如下：
我们将用 1 像素（确定的前景）给出一个精细的修饰。与此同时，有些地方已经出现了我们不想要的图片，还有一些标识。我们需要删除它们。在那里我们提供一些 0 像素的修饰（确定背景）。因此，我们如前所述地调整了结果掩膜。
我实际上做的是，在绘画应用程序中打开了输入图像，并在图像中添加了另一层。在画中使用画笔工具，我在这个新图层上标记了不需要的白色背景（如徽标，地面等）以及黑色的前景（头发，鞋子，球等）。然后用灰色填充剩余的背景。然后在 OpenCV 中加载该掩模图像，编辑我们在新添加的掩模图像中使用相应值的原始掩模图像。查看以下代码：
newmask = cv.imread('newmask.png',0)
mask[newmask == 0] = 0
mask[newmask == 255] = 1
mask, bgdModel, fgdModel = cv.grabCut(img,mask,None,bgdModel,fgdModel,5,cv.GC_INIT_WITH_MASK)
mask = np.where((mask==2)|(mask==0),0,1).astype('uint8')
img = img*mask[:,:,np.newaxis]
plt.imshow(img),plt.colorbar(),plt.show()
看下面的结果：
就是这样了。这里不是在 rect 模式下初始化，而是直接进入掩膜模式。只需用 2 像素或 3 像素（可能的背景/前景）标记蒙版图像中的矩形区域。然后像我们在第二个例子中那样用 1 像素标记我们的 sure_foreground。然后直接应用具有掩膜模式的 grabCut 函数。