#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。