C#描述-计算机视觉OpenCV（4）：图像分割

- 前言
- [用 GrabCut 算法分割图像](#用 GrabCut 算法分割图像)
- 实例展示

前言

本文中如果有什么没说明的地方，大概率在前文中描述过了。
C#描述-计算机视觉OpenCV（1）：基础操作
 C#描述-计算机视觉OpenCV（2）：图像处理
 C#描述-计算机视觉OpenCV（3）：重映射

上一章节我们通过波形来分析了图像，那么图像中的背景与主体在波形上会有怎样的呈现呢？

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for (int k = 120; k < 400; k++)
            {
                int r = 390;
                XList4.Add(k);
                YList4.Add(img.At<Vec3b>(r, k)[1]);
                chart2.Series["Green"].Points.DataBindXY(XList4, YList4);
                XList5.Add(k);
                YList5.Add(img.At<Vec3b>(r, k)[2]);
                chart2.Series["Blue"].Points.DataBindXY(XList5, YList5);
                XList6.Add(k);
                YList6.Add(img.At<Vec3b>(r, k)[0]);
                chart2.Series["Red"].Points.DataBindXY(XList6, YList6);
                img.At<Vec3b>(r, k)[0] = 0;
                img.At<Vec3b>(r, k)[1] = 0;
                img.At<Vec3b>(r, k)[2] = 0;//检测线标记
            }

我们标记一条检测线并示波

色彩波形结果：

这种差别以为着我们可以通过数值的变化来捕捉图片中的物体，并且做出分割。

用 GrabCut 算法分割图像

物体通常有自己特有的颜色，通过识别颜色接近的区域，通常可以提取出这些颜色。OpenCV 提供了一种常用的图像分割算法，即 GrabCut 算法。GrabCut 算法比较复杂，计算量也很大，但结果通常很精确。如果要从静态图像中提取前景物体（例如从图像中剪切一个物体，并粘贴到另一幅图像），最好采用GrabCut 算法。

算法参数模型：

cv::Mat result; // 分割结果（四种可能的值）

cv::Mat bgModel,fgModel; // 模型（内部使用）

// GrabCut 分割算法

cv::grabCut(

image, // 输入图像

mask, // 分割结果

rectangle, // 包含前景的矩形

bgModel,fgModel, // 模型

X, // 迭代次数

cv::GC_INIT_WITH_RECT // 使用矩形

);

首先我们开出需要的模型：

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Mat mask = new Mat();
Mat bgM = new Mat();
Mat fgM = new Mat();

然后我们定义一个检测矩形区域：

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Rect rectangle;
rectangle = new Rect(int X,int Y,int Width,int Height);

然后我们可以代入一个图像，使用GrabCut()方法，

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Cv2.GrabCut(image, mask, rectangle, bgM, fgM, 5, GrabCutModes.InitWithRect);

并获得一个结果Mat类 mask。需要注意：这个mask可不代表分割完成的结果。

我们在函数的中用 InitWithRect 标志作为最后一个参数，表示将使用

带边框的矩形模型。矩形中输入/输出的分割图像可以是以下四个值之一。

1.GC_BGD：这个值表示明确属于背景的像素（例如本例中矩形之外的像素）。

2.GC_FGD：这个值表示明确属于前景的像素（本例中没有这种像素）。

3.GC_PR_BGD：这个值表示可能属于背景的像素。

4.GC_PR_FGD：这个值表示可能属于前景的像素（即本例中矩形之内像素的初始值）

也就是说我们的mask是一个判断是否为主题的结果的矩阵，我们还需要来操作读取才能完成图像分割，那么具体该如何操作呢？

实例展示

原图如下：

我们选取区域(200, 45, 150, 400)来做切割，这里面主体与背景非常清晰。

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public void ColorDetector(Mat image)
        {
            Mat mask = new Mat();
            Mat bgM = new Mat();
            Mat fgM = new Mat();
            Rect rectangle;
            
            rectangle = new Rect(200, 45, 150, 400);
            Cv2.GrabCut(image, mask, rectangle, bgM, fgM, 5, GrabCutModes.InitWithRect);

            Mat result = new Mat(mask.Rows, mask.Cols, MatType.CV_8UC1);
            for (int i = 0; i < mask.Rows; i++)
            {
                for (int j = 0; j < mask.Cols; j++)
                {
                    byte v = mask.Get<byte>(j, i);
                    switch (v)
                    {
                        case 0:
                            result.Set<byte>(j, i, 0);
                            break;
                        case 1:
                            result.Set<byte>(j, i, 255);
                            break;
                        case 2:
                            result.Set<byte>(j, i, 50);
                            break;
                        case 3:
                            result.Set<byte>(j, i, 200);
                            break;
                    }
                }
            }
            Cv2.ImShow("grab", result);
        }

我们划分出四个结果类型的区域，来看看分割的是否准确：

通过色块可以看到，我们还是切割出来了的，找到我们需要的色块类型，进行还原，并将其他色块统一：

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for (int i = 0; i < mask.Rows; i++)
            {
                for (int j = 0; j < mask.Cols; j++)
                {
                    byte v = mask.Get<byte>(j, i);
                    switch (v)
                    {
                        case 0:
                            result.Set<byte>(j, i, 0);
                            
                            break;
                        case 1:
                            result.Set<byte>(j, i, 0);
                           
                            break;
                        case 2:
                          
                            result.Set<byte>(j, i, 0);
                            break;
                        case 3:
                            result.At<Vec3b>(j, i)[0] = image.At<Vec3b>(j, i)[0];
                            result.At<Vec3b>(j, i)[1] = image.At<Vec3b>(j, i)[1];
                            result.At<Vec3b>(j, i)[2] = image.At<Vec3b>(j, i)[2];
                            //result.Set<byte>(j, i, 200);
                            break;
                    }
                }
            }

分割成功！