1.GraphCut——GrabCut
2.从GraphCut到GrabCut的OpenCV实现：图像分割
3.前端智能化 ——从识别UI样式
4.OPENCV中的图像处理（十六）交互式前景提取使用GrabCut算法

GraphCut——GrabCut

       æ­¤ç§ç®—法是对图像进行分割操作，其将一幅图像转换成图形结构来描述，通过找到图中的最小割，从而将图像中的前景与背景进行分割。

        1、GraphCut

        如上图所示，将图中的像素点作为图中的点集，相邻像素通过边相连，另外多出的两个点S,T分别代表的是归于前景的点和归于背景的点。对每个边设置相应的权重，图割的目的就在于利用最小割的方法将边缘部分进行分割，此时的能量值（损失值）最小，由此得到对应的S,T集合，达到分割的目的。过程如下图所示（其中B,O代表事先设置的种子点，由此知道分割出来的部分哪个代表背景，哪个代表目标；B代表该点属于背景点，O代表该点属于目标点）：

        2、GrabCut:

        GrabCut是基于GraphCut的改进算法，通过交互的方式得出前景与背景。

        为什么画个框就能分割出前景与背景呢?

        在框选出区域后，则将选框以外的部分视为背景区域，将选框以内的区域视为可能的前景区域。然后通过计算前景高斯混合模型（GMM）和背景GMM，然后对每一个像素的rgb值代入单个的高斯模型进行计算，选取值最大的那个模型作为该像素点的归属，然后再建立一个图，对该图求解最小割，如此循环直至收敛，由此判断得出选框内的前景区域与背景区域。

        那关键在于如何得出前景与背景的GMM呢？

        不同于GraphCut中的一次性求解图的最小割问题，GrabCut中采用的是迭代优化的方式逐步求解得出GMM。其具体过程如下图所示：·

        *其实对于这两个算法的具体实现并不是很清楚，在这儿只是想大体了解有这样的一种分割的算法，故也就不深究其是如何具体实现的了~另外Opencv中已经实现了GrabCut算法，可以去玩玩~~

       çš„确玩了一回，在进行区域分割的时候，通过将图像进行二值化处理后，将其作为掩模来进行grabcut操作。但是处理速度比较慢，并且分割的准确性主要依赖二值图像的质量~。

从GraphCut到GrabCut的OpenCV实现：图像分割

       图像分割是图像处理中的关键问题，可以分为全自动图像分割和用户互动式图像分割两大类。GraphCut和GrabCut属于后者，它们要求用户提供前景和背景的种子，然后建立概率分布模型。GraphCut算法通过优化能量函数，板块属性源码查询将图像分割成前景和背景两部分，其中能量函数包含数据项和光滑性项，数据项由像素属于前景和背景的概率决定，光滑性项衡量像素和其邻接像素的相似程度。通过优化能量函数，GraphCut实现全局最优分割。通过具体例子演示，可以看到GraphCut的分割结果。然而，大足林源码GraphCut需要用户精确提供前景和背景的种子，当种子覆盖不全时，会影响分割准确性。为了解决这个问题，微软研究室提出了GrabCut算法。GrabCut需要用户提供一个包含前景的长方形，长方形外为背景。算法通过循环执行EM（Expectation Maximization）过程，利用GMM（高斯混合模型）的特性，即使部分种子不准确，最终也能得到正确的分割结果。GMM存在陷入局部最优的问题，GrabCut同理。通过具体例子可以观察到GrabCut的golang leaf源码分割效果。以下是使用OpenCV实现GrabCut算法的代码，感兴趣的读者可以尝试运行。

       <code>

       #include <highgui.h>

       #include <cv.h>

       #include <features2d/features2d.hpp>

       #include <opencv/cxcore.hpp>

       #include <cvaux.h>

       using namespace std;

       using namespace cv;

       void main() {

        cv::Mat bgModel, fgModel, mask;

        cv::Rect rect;

        rect.x = ;

        rect.y = ;

        rect.width = ;

        rect.height = ;

        Mat Img = imread("C:\\1.jpg");

        cv::grabCut(Img, mask, rect, bgModel, fgModel, 3, cv::GC_INIT_WITH_RECT);

        cv::compare(mask, cv::GC_PR_FGD, mask, cv::CMP_EQ);

        imshow("mask", mask);

        cvWaitKey(0);

       }

       </code>

前端智能化 ——从识别UI样式

       前端智能化，指的是通过AI和CV技术使前端工具链具备理解能力，以提升研发效率。具体实践之一是利用计算机视觉和机器学习技术自动提取中的UI样式。通过分析，本文将介绍一种基于OpenCV-Python实现的图像样式检测方案。此方案主要包括三个步骤：从检测并分离组件区域、组件的形状检测以及组件的样式计算。

       在第一步中，通过图像分割算法，如Grab Cut算法，实现从中分离出组件区域。注册后端源码Grab Cut算法允许用户框选组件区域，并利用混合高斯模型GMM找到最佳分割路径。用户通过调用OpenCV的cv2.grabCut方法并输入组件的框选坐标，识别出的组件像素被存储在mask遮罩中。这样，我们便成功从背景中分离出目标遮罩，它包含了多个组件区域的二值图。

       接着，进行组件的形状检测。此步骤主要分为两部分：提取组件外轮廓和识别轮廓形状。首先，通过Suzuki轮廓跟踪算法从遮罩区提取外轮廓，并使用Canny边缘检测方法配合Suzuki算法cv2.findContours来实现。这一步后，记笔记源码我们得到了图像中所有组件的外轮廓以及具体的坐标信息。

       在识别轮廓形状时，采用霍夫变换（Hough Transform）进行图形类型识别，检测出符合矩形和圆形的组件。霍夫变换通过投票机制从特征点拟合图像中的线段和曲线参数方程。对于矩形检测，首先通过霍夫直线变换检测外轮廓边，然后根据边集合判断是否符合矩形特征。对于圆形检测，使用霍夫圆环检测法，通过OpenCV的HoughCircles方法输入二值图，若存在圆形，则返回圆形和半径。

       最后一步是组件的样式计算，主要涉及边框、圆角、背景三种常用样式。对于圆角计算，我们通过圆角的特征和候选区域验证，计算出圆角半径，进而裁剪出“候选区域”进行下一步验证。边框计算则通过聚类算法（如k-means）对颜色相近的区域进行归类，并使用感知哈希（pHash）与汉明距离计算内外轮廓的相似度。

       总结，本文通过OpenCV系列算法实现简单组件区域的分离和样式的检测，目前组件区域的检测主要依赖手工框选，实现完全自动化还需借助深度卷积网络进行组件检测与识别。更多关于前端智能化的实践课程和相关资料可参考链接。

OPENCV中的图像处理（十六）交互式前景提取使用GrabCut算法

       在本节教程中，我们将探索OpenCV中的GrabCut算法，这是一种交互式方法，用于精确地从图像中提取前景区域。首先，我们来了解其工作原理。

       GrabCut算法，由Carsten Rother等人在微软研究院提出，论文名为《使用迭代图割的交互式前景提取》。用户通过简单地在前景区域周围画一个矩形开始，算法会进行迭代分割，优化结果。如果初始分割不尽如人意，用户只需在错误区域稍作修正，算法会利用这些修正来改进下一次的分割。

       例如，想象一下在一张照片中，用户将橄榄球和一名球员用蓝色矩形框起来，然后用白色笔划标记前景，黑色笔划标记背景。经过算法处理后，可以得到良好的分离效果。

       GrabCut的背景处理方式是，用户指定的矩形之外的部分被视为背景。算法通过高斯混合模型（GMM）学习前景和背景的像素分布，并使用mincut算法进行分割。这个过程会持续迭代，直到达到收敛状态。

       接下来，我们将在OpenCV中实践GrabCut。使用cv.grabCut函数，需要提供输入图像、掩码图像、矩形区域以及迭代次数等参数。初始情况下，我们使用矩形模式并进行5次迭代。随后，根据需要进行交互式修正，如精细修饰前景和背景区域。

       在示例中，我们首先尝试矩形模式，然后进入mask模式，通过手工绘制和编辑mask来优化前景和背景的识别。代码实现后，可以看到显著的改进，如梅西头发的恢复和不必要元素的去除。