问题描述
我一直在尝试通过Python绑定使用抓取切割方法的OpenCV实现。我试着在cv和cv2中使用版本，但我无法找到正确的参数来使方法正确运行。我已经尝试了几个排列的参数，没有什么似乎工作（基本上每个例子我已经看到在Github）。以下是我尝试过的几个例子：
这里是方法的文档和一个已知的错误报告：
我可以获取代码使用下面的示例执行，但它返回一个空白（全黑）图像掩码。
img = Image（pills.png）
mask = img.getEmpty（1）
bgModel = cv.CreateMat（1，13 * 5，cv.CV_64FC1）
fgModel = cv.CreateMat（1，13 * 5，cv.CV_64FC1）
for i in range（0，13 * 5 ）：
cv.SetReal2D（fgModel，0，i，0）
cv.SetReal2D（bgModel，0，i，0）
rect =（150,70,170,220）
tmp1 = np.zeros（（1，13 * 5））
tmp2 = np.zeros（（1，13 * 5））
cv.GrabCut（img.getBitmap ，rect，tmp1，tmp2,5，cv.GC_INIT_WITH_RECT）
我使用SimpleCV加载图片。来自img.getBitmap（）的掩码类型和返回类型如下：
iplimage（nChannels = 1 width = 730 height = 530 widthStep = 732）
iplimage（nChannels = 3 width = 730 height = 530 widthStep = 2192）
如果有人有这个代码的工作示例，我很想看到它。对于什么值得我在OSX Snow Leopard上运行，我的版本的OpenCV是从SVN存储库（几个星期前）安装的。作为参考，我的输入图像是：
我试过将结果掩码枚举值更改为更可见的东西。这不是返回值是问题。这将返回一个完全黑色的图像。我会尝试几个更多的值。
img = Image（pills.png）
mask = img.getEmpty（1）
bgModel = cv.CreateMat（1，13 * 5，cv.CV_64FC1）
fgModel = cv.CreateMat（1，13 * 5，cv.CV_64FC1）
for i in range（0，13 * 5 ）：
cv.SetReal2D（fgModel，0，i，0）
cv.SetReal2D（bgModel，0，i，0）
rect =（150,70,170,220）
tmp1 = np.zeros（（1，13 * 5））
tmp2 = np.zeros（（1，13 * 5））
cv.GrabCut（img.getBitmap ，rect，tmp1，tmp2，5，cv.GC_INIT_WITH_MASK）
mask [mask == cv.GC_BGD] = 0
mask [mask == cv.GC_PR_BGD] = 0
mask [mask == cv.GC_FGD] = 255
mask [mask == cv.GC_PR_FGD] = 255
result = Image（mask）
result.show（）
result.save result.png）
Kat，此版本你的代码似乎为我工作。
import numpy as nppre>
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
filename =pills.png
im = cv2.imread（filename）
h，w = im.shape [：2]
$ b b mask = np.zeros（（h，w），dtype ='uint8'）
rect =（150,70,170,220）
tmp1 = np.zeros（（1，13 * 5））
tmp2 = np.zeros（（1，13 * 5））
cv2.grabCut（im，mask，rect，tmp1，tmp2,10，mode = cv2.GC_INIT_WITH_RECT）
plt.figure（）
plt.imshow（mask）
plt.colorbar（）
plt.show（）
生成一个这样的数字，标签为0,2和3.
I've been trying to use the OpenCV implementation of the grab cut method via the Python bindings. I have tried using the version in both cv and cv2 but I am having trouble finding out the correct parameters to use to get the method to run correctly. I have tried several permutations of the parameters and nothing seems to work (basically every example I've seen on Github). Here are a couple examples I have tried to follow:
And here is the method's documentation and a known bug report:
I can get the code to execute using the example below, but it returns a blank (all black) image mask.
img = Image("pills.png") mask = img.getEmpty(1) bgModel = cv.CreateMat(1, 13*5, cv.CV_64FC1) fgModel = cv.CreateMat(1, 13*5, cv.CV_64FC1) for i in range(0, 13*5): cv.SetReal2D(fgModel, 0, i, 0) cv.SetReal2D(bgModel, 0, i, 0) rect = (150,70,170,220) tmp1 = np.zeros((1, 13 * 5)) tmp2 = np.zeros((1, 13 * 5)) cv.GrabCut(img.getBitmap(),mask,rect,tmp1,tmp2,5,cv.GC_INIT_WITH_RECT)I am using SimpleCV to load the images. The mask type and return type from img.getBitmap() are:
iplimage(nChannels=1 width=730 height=530 widthStep=732 ) iplimage(nChannels=3 width=730 height=530 widthStep=2192 )If someone has a working example of this code I would love to see it. For what it is worth I am running on OSX Snow Leopard, and my version of OpenCV was installed from the SVN repository (as of a few weeks ago). For reference my input image is this:
I've tried changing the result mask enum values to something more visible. It is not the return values that are the problem. This returns a completely black image. I will try a couple more values.
img = Image("pills.png") mask = img.getEmpty(1) bgModel = cv.CreateMat(1, 13*5, cv.CV_64FC1) fgModel = cv.CreateMat(1, 13*5, cv.CV_64FC1) for i in range(0, 13*5): cv.SetReal2D(fgModel, 0, i, 0) cv.SetReal2D(bgModel, 0, i, 0) rect = (150,70,170,220) tmp1 = np.zeros((1, 13 * 5)) tmp2 = np.zeros((1, 13 * 5)) cv.GrabCut(img.getBitmap(), mask, rect, tmp1, tmp2, 5, cv.GC_INIT_WITH_MASK) mask[mask == cv.GC_BGD] = 0 mask[mask == cv.GC_PR_BGD] = 0 mask[mask == cv.GC_FGD] = 255 mask[mask == cv.GC_PR_FGD] = 255 result = Image(mask) result.show() result.save("result.png")解决方案Kat, this version of your code seems to work for me.
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import cv2 filename = "pills.png" im = cv2.imread(filename) h,w = im.shape[:2] mask = np.zeros((h,w),dtype='uint8') rect = (150,70,170,220) tmp1 = np.zeros((1, 13 * 5)) tmp2 = np.zeros((1, 13 * 5)) cv2.grabCut(im,mask,rect,tmp1,tmp2,10,mode=cv2.GC_INIT_WITH_RECT) plt.figure() plt.imshow(mask) plt.colorbar() plt.show()Produces a figure like this, with labels 0,2 and 3.
这篇关于用于GrabCut算法的OpenCV Python绑定的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持！