使用 GrabCut 算法进行交互式前景提取
目标
在本节中我们将要学习：
• GrabCut 算法原理，使用 GrabCut 算法提取图像的前景
• 创建一个交互是程序完成前景提取
原理
算法是由微软剑桥研究院的 Carsten_Rother，Vladimir_Kolmogorov和 Andrew_Blake 在文章《GrabCut”: interactive foreground extraction using iterated graph cuts》中共同提出的。此算法在提取前景的操作过程中需要很少的人机交互，结果非常好。
从用户的角度来看它到底是如何工作的呢？开始时用户需要用一个矩形将前景区域框住（前景区域应该完全被包括在矩形框内部）。然后算法进行迭代式分割直达达到最好结果。但是有时分割的结果不够理想，比如把前景当成了背景，或者把背景当成了前景。在这种情况下，就需要用户来进行修改了。用户只需要在不理想的部位画一笔（点一下鼠标）就可以了。画一笔就等于在告诉计算机：“嗨，老兄，你把这里弄反了，下次迭代的时候记得改过来呀！”。然后，在下一轮迭代的时候你就会得到一个更好的结果了。
如下图所示。运动员和足球被蓝色矩形包围在一起。其中有我做的几个修正，白色画笔表明这里是前景，黑色画笔表明这里是背景。最后我得到了一个很好的结果。
在整个过程中到底发生了什么呢？
• 用户输入一个矩形。矩形外的所有区域肯定都是背景（我们在前面已经提到，所有的对象都要包含在矩形框内）。矩形框内的东西是未知的。同样用户确定前景和背景的任何操作都不会被程序改变。
• 计算机会对我们的输入图像做一个初始化标记。它会标记前景和背景像素。
• 使用一个高斯混合模型（GMM）对前景和背景建模。
• 根据我们的输入，GMM 会学习并创建新的像素分布。对那些分类未知的像素（可能是前景也可能是背景），可以根据它们与已知分类（如背景）的像素的关系来进行分类（就像是在做聚类操作）。
• 这样就会根据像素的分布创建一副图。图中的节点就是像素点。除了像素点做节点之外还有两个节点：Source_node 和 Sink_node。所有的前景像素都和 Source_node 相连。所有的背景像素都和 Sink_node 相
连。
• 将像素连接到 Source_node/end_node 的（边）的权重由它们属于同一类（同是前景或同是背景）的概率来决定。两个像素之间的权重由边的信息或者两个像素的相似性来决定。如果两个像素的颜色有很大的不同，那么它们之间的边的权重就会很小。
• 使用 mincut 算法对上面得到的图进行分割。它会根据最低成本方程将图分为 Source_node 和 Sink_node。成本方程就是被剪掉的所有边的权重之和。在裁剪之后，所有连接到 Source_node 的像素被认为是前景，所有连接到 Sink_node 的像素被认为是背景。
• 继续这个过程直到分类收敛。
下图演示了这个过程（Image Courtesy: http://www.cs.ru.ac.za/research/
g02m1682/）：
演示
现在我们进入 OpenCV 中的 grabcut 算法。OpenCV 提供了函数：cv2.grabCut()。我们来先看看它的参数：
• img - 输入图像
• mask-掩模图像，用来确定那些区域是背景，前景，可能是前景/背景等。可以设置为：cv2.GC_BGD,cv2.GC_FGD,cv2.GC_PR_BGD,cv2.GC_PR_FGD，或者直接输入 0,1,2,3 也行。
• rect - 包含前景的矩形，格式为 (x,y,w,h)
• bdgModel, fgdModel - 算法内部使用的数组. 你只需要创建两个大小为 (1,65)，数据类型为 np.float64 的数组。
• iterCount - 算法的迭代次数
• mode 可以设置为 cv2.GC_INIT_WITH_RECT 或 cv2.GC_INIT_WITH_MASK，也可以联合使用。这是用来确定我们进行修改的方式，矩形模式或者掩模模式。
首先，我们来看使用矩形模式。加载图片，创建掩模图像，构建 bdgModel和 fgdModel。传入矩形参数。都是这么直接。让算法迭代 5 次。由于我们在使用矩形模式所以修改模式设置为cv2.GC_INIT_WITH_RECT。运行grabcut。算法会修改掩模图像，在新的掩模图像中，所有的像素被分为四类：背景，前景，可能是背景/前景使用 4 个不同的标签标记（前面参数中提到过）。然后我们来修改掩模图像，所有的 0 像素和 1 像素都被归为 0（例如背景），所有的 1 像素和 3 像素都被归为 1（前景）。我们最终的掩模图像就这样准备好了。用它和输入图像相乘就得到了分割好的图像。
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sun Jan 19 16:24:24 2014
@author: duan
"""
import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv2.imread('messi5.jpg')
mask = np.zeros(img.shape[:2],np.uint8)
bgdModel = np.zeros((1,65),np.float64)
fgdModel = np.zeros((1,65),np.float64)
rect = (50,50,450,290) # 函数的返回值是更新的 mask, bgdModel, fgdModel
cv2.grabCut(img,mask,rect,bgdModel,fgdModel,5,cv2.GC_INIT_WITH_RECT)
mask2 = np.where((mask==2)|(mask==0),0,1).astype('uint8')
img = img*mask2[:,:,np.newaxis]
plt.imshow(img),plt.colorbar(),plt.show()
结果如下：
哎呀，梅西的头发被我们弄没了！让我们来帮他找回头发。所以我们要在那里画一笔（设置像素为 1，肯定是前景）。同时还有一些我们并不需要的草地。我们需要去除它们，我们再在这个区域画一笔（设置像素为 0，肯定是背景）。现在可以象前面提到的那样来修改掩模图像了。
实际上我是怎么做的呢？我们使用图像编辑软件打开输入图像，添加一个图层，使用笔刷工具在需要的地方使用白色绘制（比如头发，鞋子，球等）；使用黑色笔刷在不需要的地方绘制（比如，logo，草地等）。然后将其他地方用灰色填充，保存成新的掩码图像。在 OpenCV 中导入这个掩模图像，根据新的掩码图像对原来的掩模图像进行编辑。代码如下：
# newmask is the mask image I manually labelled
newmask = cv2.imread('newmask.png',0)
# whereever it is marked white (sure foreground), change mask=1
# whereever it is marked black (sure background), change mask=0
mask[newmask == 0] = 0
mask[newmask == 255] = 1
mask, bgdModel, fgdModel = cv2.grabCut(img,mask,None,bgdModel,fgdModel,5,cv2.GC_INIT_WITH_MASK)
mask = np.where((mask==2)|(mask==0),0,1).astype('uint8')
img = img*mask[:,:,np.newaxis]
plt.imshow(img),plt.colorbar(),plt.show()
结果如下：
就是这样。你也可以不使用矩形初始化，直接进入掩码图像模式。使用 2像素和 3 像素（可能是背景/前景）对矩形区域的像素进行标记。然后象我们在第二个例子中那样对肯定是前景的像素标记为 1 像素。然后直接在掩模图像模式下使用 grabCut 函数。