用于GrabCut算法的OpenCV Python绑定 [英] OpenCV Python Bindings for GrabCut Algorithm

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：

示例1

示例2

这里是方法的文档和一个已知的错误报告：

文档

已知的抓取错误

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）
  

解决方案

Kat，此版本你的代码似乎为我工作。

  import numpy as np 
 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（）
  pre> 
 
 
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:

Example 1

Example 2

And here is the method's documentation and a known bug report:

Documentation

Known Grabcut Bug

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IT屋！