#include "opencv2/opencv.hpp"
using namespace cv;

void main()
{
    Mat src = imread("E:\\智能检测与图像处理\\3.jpg");
    Rect rect(50, 50, 500, 800);//左上坐标(X,Y)和长宽
    Mat result, bg, fg;

    grabCut(src, result, rect, bg, fg, 1, GC_INIT_WITH_RECT);
    imshow("grab", result);
    /*threshold(result, result, 2, 255, CV_THRESH_BINARY);
    imshow("threshold", result);*/

    compare(result, GC_PR_FGD, result, CMP_EQ);//result和GC_PR_FGD对应像素相等时,目标图像该像素值置为255
    imshow("result", result);
    Mat foreground(src.size(), CV_8UC3, Scalar(255, 255, 255));
    src.copyTo(foreground, result);//copyTo有两种形式,此形式表示result为mask
    imshow("foreground", foreground);
    waitKey(0);
}

 

void cv::grabCut( InputArray _img, InputOutputArray _mask, Rect rect,
InputOutputArray _bgdModel, InputOutputArray _fgdModel,
int iterCount, int mode )

img——待分割的源图像,必须是8位3通道(CV_8UC3)图像,在处理的过程中不会被修改;  mask——掩码图像,如果使用掩码进行初始化,那么mask保存初始化掩码信息;在执行分割的时候,也可以将用户交互所设定的前景与背景保存到mask中,然后再传入grabCut函数;在处理结束之后,mask中会保存结果。mask只能取以下四种值:

 GCD_BGD(=0),背景;

 GCD_FGD(=1),前景;

 GCD_PR_BGD(=2),可能的背景;

 GCD_PR_FGD(=3),可能的前景。

如果没有手工标记GCD_BGD或者GCD_FGD,那么结果只会有GCD_PR_BGD或GCD_PR_FGD;

 rect——用于限定需要进行分割的图像范围,只有该矩形窗口内的图像部分才被处理;

bgdModel——背景模型,如果为null,函数内部会自动创建一个bgdModel;bgdModel必须是单通道浮点型(CV_32FC1)图像,且行数只能为1,列数只能为13x5;

 fgdModel——前景模型,如果为null,函数内部会自动创建一个fgdModel;fgdModel必须是单通道浮点型(CV_32FC1)图像,且行数只能为1,列数只能为13x5;

 iterCount——迭代次数,必须大于0;

mode——用于指示grabCut函数进行什么操作,可选的值有:

GC_INIT_WITH_RECT(=0),用矩形窗初始化GrabCut;

GC_INIT_WITH_MASK(=1),用掩码图像初始化GrabCut;

GC_EVAL(=2),执行分割。