opencv java中GrabCut的性能优化

最近我接到一个项目，我必须从给定的图像中提取人脸（脸+头发）

我用以下方法解决这个问题

我正在从给定的图像中提取人脸位置。[我得到一个矩形]

我正在提取那个矩形，并将它放置在另一个与输入图像尺寸相同的图像中。[face_image]

我正在第2步的面部图像上应用grabCut算法

当人脸图像包含平滑背景时，算法grabCut运行良好，但当人脸图像的背景复杂时，算法grabCut也会在处理后的图像中提取部分背景

下面是我得到的结果的快照

这是我的抓取代码：

public void extractFace(Mat image, String fileNameWithCompletePath, 
                       int xOne, int xTwo, int yOne, int yTwo) throws CvException {

    System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);

    Rect rectangle = new Rect(xOne, yOne, xTwo, yTwo);
    Mat result = new Mat();
    Mat bgdModel = new Mat();
    Mat fgdModel = new Mat();
    Mat source = new Mat(1, 1, CvType.CV_8U, new Scalar(3));
    Imgproc.grabCut(image, result, rectangle, bgdModel, fgdModel, 8, Imgproc.GC_INIT_WITH_RECT);
    Core.compare(result, source, result, Core.CMP_EQ);
    Mat foreground = new Mat(image.size(), CvType.CV_8UC3, new Scalar(255, 255, 255));
    image.copyTo(foreground, result);
    Imgcodecs.imwrite(fileNameWithCompletePath, foreground);
}

---

如何提高grabCut算法的性能，使其仅从给定图像中检测人脸和头发？

您应该能够通过“帮助”

grabCut

了解一些前景和背景来做到这一点。有一个示例演示了如何通过选择前景和背景手动完成此操作

要自动执行此操作，您需要找到编程方式来检测前景和背景。前景主要由头发和皮肤组成，因此您需要检测它们

皮肤-有关于如何做到这一点的文件和建议。其中一些是，也可能有帮助。我已经找到了朴素的色调/饱和度，让我走得很远

头发-这是，但仍然是。如果结果证明这是一项太多的工作，那么你可以使用头发和皮肤以及背景

背景-您应该能够使用查找图像中紫色、绿色和蓝色的内容。你肯定知道这些东西不是皮肤或头发，因此是背景的一部分

使用阈值创建最可能是皮肤、头发和背景的区域的遮罩。然后可以将它们用作

bgdModel

和

fgdModel

（或皮肤和头发遮罩），而不是

Mat（）

---

抱歉，这是如此高的级别。我希望有帮助

我建议“玩”矩形坐标

（intxone，intxtwo，intyone，intytwo）

。使用你的代码和这些坐标1400，30400，我能够避开背景。（我试图发布我成功剪切的图像，但我至少需要10个声誉才能做到）

对任何Java例程都可以进行的最佳优化是转换为本地语言。

另一种方法，因为您已经检测到了人脸，就是简单地选择一个更好的初始掩码来初始化GrabCut-例如，使用椭圆形而不是矩形

检测面矩形（正如您已经在做的那样）

创建遮罩：

a） 创建与输入图像大小相同的新黑色图像

b） 绘制一个与面矩形具有相同高度、宽度、顶部和左侧位置的白色填充椭圆

使用带有掩码的

GC\u INIT\u调用GrabCut，而不是带有RECT的
GC\u INIT\u调用GrabCut
：

Imgproc.grabCut(image, mask, rectangle, bgdModel, fgdModel, 8, Imgproc.GC_INIT_WITH_MASK);

---

这将使用更好的模型初始化前景，因为面形状更像椭圆形而不是矩形，因此它首先应该包含更少的背景。

我已经尝试了许多这样的方法，这些东西并没有按照我的期望发挥作用……如果你能更详细地说明你尝试了什么，以及它是如何不起作用的，并将其添加到你的问题中，也许我可以提供更多的帮助。我有不同类型的图像，对于一些图像来说，背景与头发非常相似，程序无法区分它们，而且所提到的东西在所有情况下都不起作用……虽然GrabCut非常好，但它确实有其局限性。在GrabCut运行后，您可能需要执行自己的优化。不幸的是，您所做的仍然是一个开放的研究主题，因此很难找到能够为您完成所有工作的预先进行的库调用。您还可以尝试寻找/实现另一种分割算法，如TVSeg。祝你好运这并不能回答这个问题。要评论或要求作者澄清，请在他们的帖子下方留下评论-你可以随时在自己的帖子上发表评论，一旦你有足够的评论，你就可以发表评论了。嗨，拉姆，如果这不是发布的正确位置，我很抱歉。问：我如何提高grabCut算法的性能，使其只检测给定图像中的人脸和头发？我的回答是：直肠离脸部越近，结果就越好。我正在查看你的帖子，我选择了要显示的通用系统消息。它基本上是说这是一个有用的评论，而不是一个答案，因为它不够详细，不足以成为一个答案，它要求你把它作为一个评论发布。我知道你不能发表评论，因为你没有这样做的名声。请回答一些你知道的问题，以收集声誉，然后尝试评论或使你的答案更详细的例子和图像作为链接，我将通过添加链接到你的图像转换。java接口访问OpenCV库，这是在C++中实现的。这是一种“本地”语言，而且库也进行了大量优化。你在这里的断言是不正确的。