GrabCut实现源代码

贾斯廷·塔尔博特,jtalbot@stanford.edu

放置在公共领域,2010

代码最后更新,2006

使用Graphcut实现弗拉基米尔• 柯尔莫哥洛夫(vnk@cs.cornell.edu),2001。

要求:OpenGL,供过于求,OpenCV库来编译和运行。

用法:grabcut。 exe < ppm文件名>

使用鼠标拖动矩形在前台部分的显示图像。

然后使用以下键

1 :显示图像

“2”:显示组件分配高斯混合模型(GMM)。红色的墨镜是前台组件 绿色是背景组件。

“3”:显示n链接权重。白色是一个大型的平均重量约一个像素n链接,黑色是一个较低的平均n链接权重。

4 :显示t链接权重。红色的组件是前台t链接重量、绿色组件是背景t链接权重。

“(空格键):显示/隐藏计算α面具。

“o”:跑的一个步骤GrabCut细化算法

“r”:运行GrabCut细化算法收敛。

“l”:运行Orchard-Bouman再次聚类算法。 (这是在初始化时自动运行)。

逃脱:停止细化算法(压后“r”)-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-