OpenCvSharp-图像分割Grabcuts算法、检测轮廓及目标面积（源码）

核心函数：

Cv2.Gradcuts() 图像分割Grabcuts算法

将输入图像分割成前景和背景，并将分割结果保存在掩码 mask 中。在输入掩码中，可以通过设置像素的值来指定其属于前景、背景或可能的前景/背景区域。在函数执行后，输出掩码 mask 中的像素值将被更新以表示分割结果。

void Cv2.GrabCut(InputArray img, 
                 InputOutputArray mask, 
                 Rect rect, 
                 InputOutputArray bgdModel, 
                 InputOutputArray fgdModel, 
                 int iterCount, 
                 GrabCutModes mode = GrabCutModes.Eval)

• img: 输入图像，通常是彩色图像。
• mask: 输入/输出掩码图像，用于指定前景、背景和可能的前景/背景区域，同时也是输出的分割结果。
• rect: 感兴趣区域的矩形框，用于初始化分割。
• bgdModel: 背景模型，内部使用，需要传入一个与图像相同大小的数组。
• fgdModel: 前景模型，内部使用，需要传入一个与图像相同大小的数组。
• iterCount: 迭代次数，算法的迭代次数，影响分割的精度。
• mode: 指定算法的模式，可以是 GrabCutModes.InitWithRect 或 GrabCutModes.InitWithMask。默认是 GrabCutModes.Eval。

函数的工作流程如下：

1. 根据提供的矩形框和掩码，初始化背景和前景模型。
2. 迭代执行以下步骤：
   • 通过估计当前模型，将未知区域分为前景和背景。
   • 更新模型参数，使其更好地拟合分割结果。
   • 根据模型，重新分配未知区域。
3. 返回分割结果，即更新后的掩码图像，其中前景区域被标记为前景（1），背景区域被标记为背景（0），可能的前景区域被标记为可能的前景（3），可能的背景区域被标记为可能的背景（2）

• 代码：

• using OpenCvSharp;
  using System;
  using System.Collections.Generic;
  using System.Linq;
  using System.Text;
  using System.Threading.Tasks;
  
  namespace 图像分割_Grabcuts算法
  {
      class Program
      {
          static void Main(string[] args)
          {
              Mat src = Cv2.ImRead("C:/Users/CGW/Desktop/digits/5.jpg", ImreadModes.AnyColor); // 读取输入图像
  
              Mat mask = new Mat(); // 存储掩码图像
              Mat bgdModel = new Mat(); // 存储背景模型
              Mat fgdModel = new Mat(); // 存储前景模型
  
              // 使用GrabCut算法进行图像分割，指定感兴趣区域的矩形框作为初始化
              Cv2.GrabCut(src, mask, new OpenCvSharp.Rect(17, 56, 117, 156), bgdModel, fgdModel, 12, GrabCutModes.InitWithRect);
  
              Mat result = new Mat(mask.Rows, mask.Cols, MatType.CV_8UC1); // 创建结果图像
              int foregroundPixels = 0; // 前景像素数量
  
              for (int i = 0; i < mask.Width; i++)
              {
                  for (int j = 0; j < mask.Height; j++)
                  {
                      byte v = mask.Get<byte>(j, i); // 获取掩码图像的像素值
  
                      // 根据掩码像素值设置结果图像的像素值
                      switch (v)
                      {
                          case 0: // 0 表示背景
                              result.Set<byte>(j, i, 255); // 设置为白色
                              break;
                          case 1: // 1 表示前景
                              result.Set<byte>(j, i, 0); // 设置为黑色
                              foregroundPixels++; // 前景像素数量加1
                              break;
                          case 2: // 2 表示可能的背景
                              result.Set<byte>(j, i, 200); // 设置为灰色
                              break;
                          case 3: // 3 表示可能的前景
                              result.Set<byte>(j, i, 0); // 设置为黑色
                              foregroundPixels++;
                              break;
                      }
                  }
              }
  
              Cv2.ImShow("result", result); // 显示分割结果图像
              
  
              Console.WriteLine("Foreground Area: " + foregroundPixels); // 输出前景面积
              Cv2.WaitKey(); // 等待用户按键
          }
      }
  }
  

结果：

检测目标轮廓以及计算整体面积