After Focus App的智能对焦算法
After Focus App's smart focus algorithms
我正在尝试在iOS中制作图像分割应用程序。所以我在OpenCV中使用了GrabCut。
然后我查看了类似的 iOS 应用并找到了 After Focus。他们根据用户的提示（前景，背景）快速分割图像。
我想知道如何分割图像。
GrabCut算法基本来源于图论。关键方面是将图像分为两个部分：
- 前景
- 背景
现在用户在图像上绘制许多线（白色和黑色）来表示前景和背景。这些线上的每个像素都被认为是 graph 中的一个 node。还有 两个额外的 ** 节点称为 **sink（背景） 和 source（前景）
画线上的每个像素都连接到具有特定权重的source和sink。
这些权重是多少？：
- 如果一个像素（节点）被用户标记为background，它连接到sink节点，更高权重和源节点具有更低权重。
- 如果一个像素（节点）被用户标记为前景，它连接到源节点，higher 权重和 sink 节点具有 lower 权重。
因此每个像素（节点）都连接到 sink 和 source 节点。
用户绘制的线上的每个像素（节点）也以特定的权重相互连接：
- 前景中的每个像素（节点）通过具有更高权重的边缘相互连接。
- 同样，背景中的每个像素（节点）都通过具有更高权重的边缘相互连接。
- 但是前景中的每个像素（节点）都连接到背景中具有较低权重的另一个像素（节点），反之亦然。
最后，GrabCut 使用了一个名为 minimum_cut 的参数。此参数扫描整个图像（图形），其中像素（节点）通过不同权重的边缘相互连接。此 minimum_cut 变量沿所有边缘进行切割，使整个图像的总权重尽可能小。
因此你得到两个单独的图像前景和背景。
有关该主题的更多信息：
我正在尝试在iOS中制作图像分割应用程序。所以我在OpenCV中使用了GrabCut。
然后我查看了类似的 iOS 应用并找到了 After Focus。他们根据用户的提示（前景，背景）快速分割图像。
我想知道如何分割图像。
GrabCut算法基本来源于图论。关键方面是将图像分为两个部分：
- 前景
- 背景
现在用户在图像上绘制许多线（白色和黑色）来表示前景和背景。这些线上的每个像素都被认为是 graph 中的一个 node。还有 两个额外的 ** 节点称为 **sink（背景） 和 source（前景）
画线上的每个像素都连接到具有特定权重的source和sink。
这些权重是多少？：
- 如果一个像素（节点）被用户标记为background，它连接到sink节点，更高权重和源节点具有更低权重。
- 如果一个像素（节点）被用户标记为前景，它连接到源节点，higher 权重和 sink 节点具有 lower 权重。
因此每个像素（节点）都连接到 sink 和 source 节点。
用户绘制的线上的每个像素（节点）也以特定的权重相互连接：
- 前景中的每个像素（节点）通过具有更高权重的边缘相互连接。
- 同样，背景中的每个像素（节点）都通过具有更高权重的边缘相互连接。
- 但是前景中的每个像素（节点）都连接到背景中具有较低权重的另一个像素（节点），反之亦然。
最后，GrabCut 使用了一个名为 minimum_cut 的参数。此参数扫描整个图像（图形），其中像素（节点）通过不同权重的边缘相互连接。此 minimum_cut 变量沿所有边缘进行切割，使整个图像的总权重尽可能小。
因此你得到两个单独的图像前景和背景。
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