그랩 컷 | 076923 Documentation

void cv::grabCut(
    Mat img,
    Mat mask,
    Rect rect,
    Mat bgdModel,
    Mat fgdModel,
    int iterCount,
    int mode = GC_EVAL
)

void Cv2.GrabCut(
    Mat img,
    Mat mask,
    Rect rect,
    Mat bgdModel,
    Mat fgdModel,
    int iterCount,
    GrabCutModes mode
)

mask, bgdModel, fgdModel = cv2.grabCut(
    img,
    mask,
    rect,
    bgdModel,
    fgdModel,
    iterCount,
    mode
)

Note: 이미지 내 전경과 배경을 찾아 네 가지 그룹으로 나눈 마스크를 반환합니다.

- 확실한 배경 픽셀(GC_BGD) : 0
- 확실한 전경 픽셀(GC_FGD) : 1
- 가능한 배경 픽셀(GC_PR_BGD) : 2
- 가능한 전경 픽셀(GC_PR_FGD) : 3

관심 영역(rect)은 그랩 컷 방식(mode)이 GC_INIT_WITH_RECT일 때만 사용됩니다.

- 배경 모델(bgdModel)과 전경 모델(fgdModel)은 CV_64FC1 형식의 [1, 65] 크기만 가능합니다. 수식은 다음과 같습니다.
- modelSize = mean + covariance + component weight = 3 + 9 + 1 = 13
- componentsCount = 5
- model.cols = modelSize * componentsCount = 65

요약(Summary)

이미지를 전경과 배경으로 분할하는 최적의 컷을 찾습니다.

매개변수(Parameter)

입력 이미지(img) 그랩 컷을 적용하려는 입력 이미지

마스크 이미지(mask) 네 가지 그룹으로 분할된 마스크 이미지

관심 영역(rect) 전경이 포함된 관심 영역

배경 모델(bgdModel) 배경 추출을 위한 모델 행렬

전경 모델(fgdModel) 전경 추출을 위한 모델 행렬

반복 횟수(iterCount) 알고리즘 반복 횟수

그랩 컷 방식(mode) 전경과 배경을 분리할 그랩 컷 방식

반환값(Returns)

마스크 이미지(mask) 네 가지 그룹으로 분할된 마스크 이미지

배경 모델(bgdModel) 배경 추출을 위한 모델 행렬

전경 모델(fgdModel) 전경 추출을 위한 모델 행렬