实施GRABCUT源代码

由贾斯汀塔尔博特jtalbot@stanford.edu 。

放置在公共领域， 2010年

代码最后更新：2006年



弗拉基米尔·洛夫（ vnk@cs.cornell.edu ） ， 2001年使用GRAPHCUT实施。



要求： OpenGL的， GLUT和OpenCV的库来编译和运行。



用法： grabcut.exe <ppm文件名



使用鼠标拖动矩形围绕前景部分显示的图像。

然后使用下面的按键



1 ：显示图像

2 ：显示GMM组件分配。红色的色调是前景元件 绿色背景组件。

3 ：显示N-链接的权重。白色是一个大型的平均N -链接周围的像素重量，黑色是较低的平均N-链路重量。

4 ：显示T -链接的权重。红色部分是前景T-链路重量，绿色分量为背景的T链接权重。



“” （空格键） ：显示/隐藏计算alpha遮罩。



O ：运行一步GRABCUT细化算法

R ：运行GRABCUT细化算法收敛。

L ：再次运行果园布曼聚类算法。 （在初始化过程中自动运行）。



逃生：停止细化算法（后按 R ）



Q 退出。

-GrabCut implementation source code

by Justin Talbot, jtalbot@stanford.edu

Placed in the Public Domain, 2010

Code last updated, 2006



Uses Graphcut implementation by Vladimir Kolmogorov (vnk@cs.cornell.edu), 2001.



Requires: OpenGL, GLUT, and OpenCV libraries to compile and run.



Usage: grabcut.exe <ppm filename>



Use mouse to drag a rectangle around the foreground portion of the displayed image.

Then use the following keys



1 : Show image

2 : Show GMM component assignment. Red shades are foreground components　green are background components.

3 : Show N-link weights. White is a large average N-link weight around a pixel, black is a low average N-link weight.

4 : Show T-link weights. Red component is foreground T-link weight, green component is background T-link weight.



　　(space bar): Show/hide the computed alpha mask.



o : Run one step of the GrabCut refinement algorithm

r : Run the GrabCut refinement algorithm to convergence.

l : Run the Orchard-