OpenCV GrabCut 蒙版答案

【问题标题】：OpenCV GrabCut MaskOpenCV GrabCut 蒙版
【发布时间】：2017-07-17 05:18:21
【问题描述】：

我已经利用 OpenCV GrabCut 功能来执行图像分割。按照下面的代码查看分割后的图像时，分割是合理/正确的。但是，在查看（尝试使用）分段掩码值时，我得到了一些非常大的数字，而不是人们期望从 cv::GrabCutClasses 枚举中获得的枚举值。

void doGrabCut(){
        Vector2i imgDims = getImageDims();

        //Wite image to OpenCV Mat.
        const Vector4u *rgb = getRGB();
        cv::Mat rgbMat(imgDims.height, imgDims.width, CV_8UC3);
        for (int i = 0; i < imgDims.height; i++) {
            for (int j = 0; j < imgDims.width; j++) {
                int idx = i * imgDims.width + j;
                rgbMat.ptr<cv::Vec3b>(i)[j][2] = rgb[idx].x;
                rgbMat.ptr<cv::Vec3b>(i)[j][1] = rgb[idx].y;
                rgbMat.ptr<cv::Vec3b>(i)[j][0] = rgb[idx].z;
            }
        }

        //Do graph cut.
        cv::Mat res, fgModel, bgModel;
        cv::Rect bb(bb_begin.x, bb_begin.y, bb_end.x - bb_begin.x, bb_end.y - bb_begin.y);
        cv::grabCut(rgbMat, res, bb, bgModel, fgModel, 10, cv::GC_INIT_WITH_RECT);
        cv::compare(res, cv::GC_PR_FGD, res, cv::CMP_EQ);

        //Write mask.
        Vector4u *maskPtr = getMask();//uchar
        for (int i = 0; i < imgDims.height; i++) {
            for (int j = 0; j < imgDims.width; j++) {
                cv::GrabCutClasses classification = res.at<cv::GrabCutClasses>(i, j);
                int idx = i * imgDims.width + j;
                std::cout << classification << std::endl;//Strange numbers here.
                maskPtr[idx].x = (classification == cv::GC_PR_FGD) ? 255 : 0;//This always evaluates to 0.
            }
        }

        cv::Mat foreground(rgbMat.size(), CV_8UC3, cv::Scalar(255, 255, 255));
        rgbMat.copyTo(foreground, res);
        cv::imshow("GC Output", foreground);
}

当分割在质量上正确时，为什么会得到枚举之外的数字？

【问题讨论】：

标签： c++ opencv computer-vision image-segmentation

【解决方案1】：

我怀疑您的//Write mask. 步骤，为什么您要重新迭代res 并将maskPtr 修改为maskPtr[idx].x = (classification == cv::GC_PR_FGD) ? 255 : 0;，基本上您已经有一个单通道二进制图像存储在res 变量中， cv::compare() 返回二值图像

但是，如果您仍然想通过迭代来调试值，那么您应该使用标准技术来迭代单通道图像：

for (int i = 0; i < m.rows; i++) {
    for (int j = 0; j < m.cols; j++) {
        uchar classification = res.at<uchar>(i, j);
        std::cout << int(classification) << ", ";
    }
}

当您迭代单通道垫时，您必须使用 res.at<uchar>(i, j) 而不是 res.at<cv::GrabCutClasses>。

【讨论】：