grabcut 图像目标分割（1）

代码：

#include<opencv2/opencv.hpp>
bool selectObject = false;
cv::Point origin;
cv::Rect selection;
cv::Mat src;
cv::Mat srcMarks;
cv::Mat result;
cv::Mat foreground;
void GrabCutSegment();
 void onMouse(int event, int x, int y, int, void*)
{
    if (selectObject)
    {
        selection.x = MIN(x, origin.x);
        selection.y = MIN(y, origin.y);
        selection.width = std::abs(x - origin.x);
        selection.height = std::abs(y - origin.y);


        selection &= cv::Rect(0, 0, src.cols, src.rows);
    }
    switch (event)
    {
    case cv::EVENT_LBUTTONDOWN:
        origin = cv::Point(x, y);
        selection = cv::Rect(x, y, 0, 0);
        selectObject = true;
        break;
    case cv::EVENT_LBUTTONDOWN && cv::EVENT_MOUSEMOVE:
        src.copyTo(srcMarks);
        cv::rectangle(srcMarks, selection, cv::Scalar(255, 0, 0));
        imshow("srcMarks", srcMarks);
        break;
    case cv::EVENT_LBUTTONUP:
        selectObject = false;
        if (selection.width != 0 && selection.height != 0){
            GrabCutSegment();
        }
        break;
    }
}


void GrabCutSegment(){
    cv::Mat bgModel, fgModel;
    cv::grabCut(src, result, selection, bgModel, fgModel, 5, cv::GC_INIT_WITH_RECT);
    cv::compare(result, cv::GC_PR_FGD, result, cv::CMP_EQ);
    // Generate output image
    foreground = cv::Mat::ones(src.size(), CV_8UC3);
    src.copyTo(foreground, result); // bg pixels not copied
    
    cv::imshow("segment", foreground);
}
int main(){
    src = cv::imread("hui.png");
cv::namedWindow("src",CV_WINDOW_NORMAL);
    cv::imshow("src", src);


    cv::namedWindow("srcMarks",CV_WINDOW_NORMAL);
    src.copyTo(srcMarks);
    cv::setMouseCallback("srcMarks", onMouse, 0);
    cv::imshow("srcMarks", srcMarks);


    cv::waitKey();
    

}

对不同颜色格式图片分割初步结果：

第一次对灰度图像处理的结果（原图无法处理，原因了解中，可能图像过大）

对hsv图像进行处理：（与灰度图像相比边缘更为整齐，效果更好。会进一步了解算法原理）

对二次对灰度图处理（明显比第一次好，可见手动选择矩形区域的重要性，最终目的想要省去交互的这一步，希望更加精确的自动确定目标区域并用grabcut分割）