OpenCV背景分割/从单个图像中减去

Posted 2023-02-21

【中文标题】OpenCV背景分割/从单个图像中减去

【英文标题】：OpenCV Background Segmentation/Subtraction From Single Image

【发布时间】：2014-09-02 06:38:15

【问题描述】：

我正在寻找一些指导...我有一张护照照片的图片。我想做的是将人和背景分开。然后我会分析背景颜色、图案等。

我对分割进行了一些研究，我发现的大部分内容都使用多个帧。可惜我只有一张相框，没空拍一张没有人的背景照。

我也看过 GrabCut，但我不希望用户必须手动选择图像的背景/前景部分。有没有这样的自动化版本？

我在考虑使用轮廓/边缘（canny？）检测？...

提前谢谢你！

编辑：可在此处找到示例图像集：http://imgur.com/a/PKTDc#0

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所以我听从了 Froyo 的建议，到目前为止得到了以下结果：http://imgur.com/Mvwwu9f.png

由于人脸检测矩形，一些边缘被切断，所以当检测到人脸时，我需要增加矩形的大小。

【问题讨论】：

您对图片有什么要求...您要寻找没有背景的整个人或只是脸/手/鼻子等.. ??

我看到的主要有两种可能性： 1. 让计算机了解一个人是什么。检测此人并将其他所有内容视为背景。我猜这个任务还没有完全解决。 2. 假设前景/背景是什么。图像的主要轮廓（居中和/或最大轮廓）为前景，其余为背景。这个任务可能非常错误。也许您可以结合一些学习机制使用版本 2 的想法？ ;)

能否提供一组示例图片？

你在处理什么样的背景。通常 pp 大小的图片为白色或单色，没有任何噪点。如果是这样的话，那就容易多了:)

@Rahulgalgali - 感谢您的回复。我正在寻找整个人。我已经在进行特征提取，现在只是想从图像中分离出整个人的身体/头部。

【参考方案1】：

您可以使用 GrabCut 而无需手动输入。您应该使用 Haar Cascades 检测人脸并将边界框传递给 GrabCut。我认为这会奏效。

我在分割前景和背景方面有一些经验，但我也有一个视差图，所以比较容易。我使用超像素并将它们聚集在一起以提取单独的前景和背景。

SLIC 和 SLICO 是最先进的超像素分割算法。以下是该领域所做的一些工作。

https://cvhci.anthropomatik.kit.edu/~baeuml/downloads/Schick2012.pdf

http://www.cs.huji.ac.il/~daphna/papers/Rosenfeld_ICCV2011.pdf

您也可以尝试显着性地图。它们用于从图像中提取显着对象，在您的情况下是您正在寻找的前景。

Global Contrast based salient region detection http://www.slideshare.net/vicente.ordonez/visual-salency-learning-to-detect-salient-objects

【讨论】：

感谢您的帮助，Froyo！非常感谢。