如何使用OpenCV在无人机交互的情况下分割图像中的对象

我想使用OpenCv方法分割图像。我遇到过Grabcut算法，但这仍然需要人机交互，比如画一个框来圈出一个对象。 所以我的问题是如何使用OpenCv自动进行分割？C++或java中的建议和代码片段都很受欢迎。

---

更新：我正在尝试从盘子和桌子上分割食物

是的，grabCut需要人工交互，但我们可以将其最小化，就像我个人使用grabCut算法从给定图像分割人脸一样，因此它基本上包括：

• 基于haar级联的人脸检测

• 生成概率掩码，这将帮助您生成分割所需的标记

第一部分要求您要么使用预制的，要么提供足够的培训示例

一旦有了一个工作的haar级联，就可以使用它来获得每个输入图像的ROI，您可以扩展ROI维度，以包含对象周围的更多空间

因此，在这一步中，你必须能够从给定的输入图像中裁剪出你所需的对象，这减少了搜索范围，现在你可以创建一个概率掩码，它将指示给定ROI中对象的可能位置，前面的步骤对于规范化输入图像是必要的，现在我们可以假设输入总是标准化的，因此对象位置在一定程度上与w.r.t ROI保持一致。以下是男性头发的概率面具示例：

现在选择4个阈值为grabcut创建遮罩，如下所示：

• 如果（pix>220）：掩码=cv:：GC\U
• else if（pix>170）：mask=cv:：GC\u PR\u FGD
• 否则如果（pix>50）：掩码=cv:：GC\U PR\U BGD
• else:mask=cv:：GC\u BGD

然后您可以将此作为掩码传递以执行grabcut分割

---

然而，最近出现了一些进展，使用CRF作为RNN技术分割给定图像中的对象，它不需要标准化，但由于它依赖GPU高效运行，因此不适合移动或低端计算机应用。

您能告诉我们要分割的图像类型吗？使用openCV切割对象的方法有很多种，但方法取决于对象的类型、对比度等。我更新了我的问题。你最好给我们展示你想要的实际图像，否则将无法帮助你，但基本原则是：如果你有彩色图像，你的食物可能与你的盘子和桌子的颜色不同（比如说，你想在木桌上的白色盘子上找到一个西红柿和胡萝卜）。在这种情况下，要选择对象，使用颜色分类可能是最简单的方法。如果你只有灰度图像，你需要在图像上有足够的对比度来检测物体的边缘（基本上你的眼睛是这样做的）。然后可以使用OpenCV提供的几种算法提取这些边。例如，您可以尝试使用sobel过滤器获取边缘。这是否适用于将食物从盘子和桌子中分割出来？我刚刚读了一些关于haar cascade的文章，它似乎用于人脸检测。如果我错了，请纠正我。我已经知道你在搜索与人脸无关的haar cascade，这就是为什么我在答案中附加了这个，你需要为此目的训练你自己的cascade，或者如果有人已经创建了一个，在web上搜索。