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图像分割之(四)OpenCV的GrabCut函数使用和源码解读

上一文对GrabCut做了一个了解。Opencv中的GrabCut算法是依据《”GrabCut” – Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts》这篇文章来实现的。现在我对源码做了些注释,以便我们更深入的了解该算法。一直觉得论文和代码是有比较大的差别的,个人觉得脱离代码看论文,最多能看懂70%,剩下20%或者更多就需要通过阅读代码来获得了,那还有10%就和每个人的基础和知识储备相挂钩了。
接触时间有限,若有错误,还望各位前辈指正,谢谢。原论文的一些浅解见上一博文:http://www.cvvision.cn/1355.html
一、GrabCut函数使用
在OpenCV的源码目录的samples的文件夹下,有grabCut的使用例程,请参考:
opencv\samples\cpp\grabcut.cpp。
而grabCut函数的API说明如下:
void cv::grabCut( InputArray _img, InputOutputArray _mask, Rect rect,
InputOutputArray _bgdModel, InputOutputArray _fgdModel,
int iterCount, int mode )
/*
****参数说明:
img——待分割的源图像,必须是8位3通道(CV_8UC3)图像,在处理的过程中不会被修改;
mask——掩码图像,如果使用掩码进行初始化,那么mask保存初始化掩码信息;在执行分割的时候,也可以将用户交互所设定的前景与背景保存到mask中,然后再传入grabCut函数;在处理结束之后,mask中会保存结果。mask只能取以下四种值:
GCD_BGD(=0),背景;
GCD_FGD(=1),前景;
GCD_PR_BGD(=2),可能的背景;
GCD_PR_FGD(=3),可能的前景。
如果没有手工标记GCD_BGD或者GCD_FGD,那么结果只会有GCD_PR_BGD或GCD_PR_FGD;
rect——用于限定需要进行分割的图像范围,只有该矩形窗口内的图像部分才被处理;
bgdModel——背景模型,如果为null,函数内部会自动创建一个bgdModel;bgdModel必须是单通道浮点型(CV_32FC1)图像,且行数只能为1,列数只能为13×5;
fgdModel——前景模型,如果为null,函数内部会自动创建一个fgdModel;fgdModel必须是单通道浮点型(CV_32FC1)图像,且行数只能为1,列数只能为13×5;
iterCount——迭代次数,必须大于0;
mode——用于指示grabCut函数进行什么操作,可选的值有:
GC_INIT_WITH_RECT(=0),用矩形窗初始化GrabCut;
GC_INIT_WITH_MASK(=1),用掩码图像初始化GrabCut;
GC_EVAL(=2),执行分割。
*/

二、GrabCut源码解读
其中源码包含了gcgraph.hpp这个构建图和max flow/min cut算法的实现文件,这个文件暂时没有解读,后面再更新了。  /*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//
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//  copy or use the software.
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//
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//     this list of conditions and the following disclaimer.
//
//   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
//     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
//     and/or other materials provided with the distribution.
//
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//     derived from this software without specific prior written permission.
//
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// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
//
//M*/

#include "precomp.hpp"
#include "gcgraph.hpp"
#include

using namespace cv;

/*
This is implementation of image segmentation algorithm GrabCut described in
"GrabCut — Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts".
Carsten Rother, Vladimir Kolmogorov, Andrew Blake.
 */

/*
 GMM - Gaussian Mixture Model
*/
class GMM
{
public:
    static const int componentsCount = 5;

    GMM( Mat& _model );
    double operator()( const Vec3d color ) const;
    double operator()( int ci, const Vec3d color ) const;
    int whichComponent( const Vec3d color ) const;

    void initLearning();
    void addSample( int ci, const Vec3d color );
    void endLearning();

private:
    void calcInverseCovAndDeterm( int ci );
    Mat model;
    double* coefs;
    double* mean;
    double* cov;

    double inverseCovs[componentsCount][3][3]; //协方差的逆矩阵
    double covDeterms[componentsCount];  //协方差的行列式

    double sums[componentsCount][3];
    double prods[componentsCount][3][3];
    int sampleCounts[componentsCount];
    int totalSampleCount;
};

//背景和前景各有一个对应的GMM(混合高斯模型)
GMM::GMM( Mat& _model )
{
    //一个像素的(唯一对应)高斯模型的参数个数或者说一个高斯模型的参数个数
    //一个像素RGB三个通道值,故3个均值,3*3个协方差,共用一个权值
    const int modelSize = 3/*mean*/ + 9/*covariance*/ + 1/*component weight*/;
    if( _model.empty() )
    {
        //一个GMM共有componentsCount个高斯模型,一个高斯模型有modelSize个模型参数
        _model.create( 1, modelSize*componentsCount, CV_64FC1 );
        _model.setTo(Scalar(0));
    }
    else if( (_model.type() != CV_64FC1) || (_model.rows != 1) || (_model.cols != modelSize*componentsCount) )
        CV_Error( CV_StsBadArg, "_model must have CV_64FC1 type, rows == 1 and cols == 13*componentsCount" );

    model = _model;

    //注意这些模型参数的存储方式:先排完componentsCount个coefs,再3*componentsCount个mean。
    //再3*3*componentsCount个cov。
    coefs = model.ptr(0);  //GMM的每个像素的高斯模型的权值变量起始存储指针
    mean = coefs + componentsCount; //均值变量起始存储指针
    cov = mean + 3*componentsCount;  //协方差变量起始存储指针

    for( int ci = 0; ci < componentsCount; ci++ )         if( coefs[ci] > 0 )
             //计算GMM中第ci个高斯模型的协方差的逆Inverse和行列式Determinant
             //为了后面计算每个像素属于该高斯模型的概率(也就是数据能量项)
             calcInverseCovAndDeterm( ci );
}

//计算一个像素(由color=(B,G,R)三维double型向量来表示)属于这个GMM混合高斯模型的概率。
//也就是把这个像素像素属于componentsCount个高斯模型的概率与对应的权值相乘再相加,
//具体见论文的公式(10)。结果从res返回。
//这个相当于计算Gibbs能量的第一个能量项(取负后)。
double GMM::operator()( const Vec3d color ) const
{
    double res = 0;
    for( int ci = 0; ci < componentsCount; ci++ )         res += coefs[ci] * (*this)(ci, color );     return res; } //计算一个像素(由color=(B,G,R)三维double型向量来表示)属于第ci个高斯模型的概率。 //具体过程,即高阶的高斯密度模型计算式,具体见论文的公式(10)。结果从res返回 double GMM::operator()( int ci, const Vec3d color ) const {     double res = 0;     if( coefs[ci] > 0 )
    {
        CV_Assert( covDeterms[ci] > std::numeric_limits::epsilon() );
        Vec3d diff = color;
        double* m = mean + 3*ci;
        diff[0] -= m[0]; diff[1] -= m[1]; diff[2] -= m[2];
        double mult = diff[0]*(diff[0]*inverseCovs[ci][0][0] + diff[1]*inverseCovs[ci][1][0] + diff[2]*inverseCovs[ci][2][0])
                   + diff[1]*(diff[0]*inverseCovs[ci][0][1] + diff[1]*inverseCovs[ci][1][1] + diff[2]*inverseCovs[ci][2][1])
                   + diff[2]*(diff[0]*inverseCovs[ci][0][2] + diff[1]*inverseCovs[ci][1][2] + diff[2]*inverseCovs[ci][2][2]);
        res = 1.0f/sqrt(covDeterms[ci]) * exp(-0.5f*mult);
    }
    return res;
}

//返回这个像素最有可能属于GMM中的哪个高斯模型(概率最大的那个)
int GMM::whichComponent( const Vec3d color ) const
{
    int k = 0;
    double max = 0;

    for( int ci = 0; ci < componentsCount; ci++ )     {         double p = (*this)( ci, color );         if( p > max )
        {
            k = ci;  //找到概率最大的那个,或者说计算结果最大的那个
            max = p;
        }
    }
    return k;
}

//GMM参数学习前的初始化,主要是对要求和的变量置零
void GMM::initLearning()
{
    for( int ci = 0; ci < componentsCount; ci++)     {         sums[ci][0] = sums[ci][1] = sums[ci][2] = 0;         prods[ci][0][0] = prods[ci][0][1] = prods[ci][0][2] = 0;         prods[ci][1][0] = prods[ci][1][1] = prods[ci][1][2] = 0;         prods[ci][2][0] = prods[ci][2][1] = prods[ci][2][2] = 0;         sampleCounts[ci] = 0;     }     totalSampleCount = 0; } //增加样本,即为前景或者背景GMM的第ci个高斯模型的像素集(这个像素集是来用估 //计计算这个高斯模型的参数的)增加样本像素。计算加入color这个像素后,像素集 //中所有像素的RGB三个通道的和sums(用来计算均值),还有它的prods(用来计算协方差), //并且记录这个像素集的像素个数和总的像素个数(用来计算这个高斯模型的权值)。 void GMM::addSample( int ci, const Vec3d color ) {     sums[ci][0] += color[0]; sums[ci][1] += color[1]; sums[ci][2] += color[2];     prods[ci][0][0] += color[0]*color[0]; prods[ci][0][1] += color[0]*color[1]; prods[ci][0][2] += color[0]*color[2];     prods[ci][1][0] += color[1]*color[0]; prods[ci][1][1] += color[1]*color[1]; prods[ci][1][2] += color[1]*color[2];     prods[ci][2][0] += color[2]*color[0]; prods[ci][2][1] += color[2]*color[1]; prods[ci][2][2] += color[2]*color[2];     sampleCounts[ci]++;     totalSampleCount++; } //从图像数据中学习GMM的参数:每一个高斯分量的权值、均值和协方差矩阵; //这里相当于论文中“Iterative minimisation”的step 2 void GMM::endLearning() {     const double variance = 0.01;     for( int ci = 0; ci < componentsCount; ci++ )     {         int n = sampleCounts[ci]; //第ci个高斯模型的样本像素个数         if( n == 0 )             coefs[ci] = 0;         else         {             //计算第ci个高斯模型的权值系数             coefs[ci] = (double)n/totalSampleCount;             //计算第ci个高斯模型的均值             double* m = mean + 3*ci;             m[0] = sums[ci][0]/n; m[1] = sums[ci][1]/n; m[2] = sums[ci][2]/n;             //计算第ci个高斯模型的协方差             double* c = cov + 9*ci;             c[0] = prods[ci][0][0]/n - m[0]*m[0]; c[1] = prods[ci][0][1]/n - m[0]*m[1]; c[2] = prods[ci][0][2]/n - m[0]*m[2];             c[3] = prods[ci][1][0]/n - m[1]*m[0]; c[4] = prods[ci][1][1]/n - m[1]*m[1]; c[5] = prods[ci][1][2]/n - m[1]*m[2];             c[6] = prods[ci][2][0]/n - m[2]*m[0]; c[7] = prods[ci][2][1]/n - m[2]*m[1]; c[8] = prods[ci][2][2]/n - m[2]*m[2];             //计算第ci个高斯模型的协方差的行列式             double dtrm = c[0]*(c[4]*c[8]-c[5]*c[7]) - c[1]*(c[3]*c[8]-c[5]*c[6]) + c[2]*(c[3]*c[7]-c[4]*c[6]);             if( dtrm <= std::numeric_limits::epsilon() )
            {
                //相当于如果行列式小于等于0,(对角线元素)增加白噪声,避免其变
                //为退化(降秩)协方差矩阵(不存在逆矩阵,但后面的计算需要计算逆矩阵)。
                // Adds the white noise to avoid singular covariance matrix.
                c[0] += variance;
                c[4] += variance;
                c[8] += variance;
            }
            
            //计算第ci个高斯模型的协方差的逆Inverse和行列式Determinant
            calcInverseCovAndDeterm(ci);
        }
    }
}

//计算协方差的逆Inverse和行列式Determinant
void GMM::calcInverseCovAndDeterm( int ci )
{
    if( coefs[ci] > 0 )
    {
        //取第ci个高斯模型的协方差的起始指针
        double *c = cov + 9*ci;
        double dtrm =
              covDeterms[ci] = c[0]*(c[4]*c[8]-c[5]*c[7]) - c[1]*(c[3]*c[8]-c[5]*c[6])
                                + c[2]*(c[3]*c[7]-c[4]*c[6]);

        //在C++中,每一种内置的数据类型都拥有不同的属性, 使用库可以获
        //得这些基本数据类型的数值属性。因为浮点算法的截断,所以使得,当a=2,
        //b=3时 10*a/b == 20/b不成立。那怎么办呢?
        //这个小正数(epsilon)常量就来了,小正数通常为可用给定数据类型的
        //大于1的最小值与1之差来表示。若dtrm结果不大于小正数,那么它几乎为零。
        //所以下式保证dtrm>0,即行列式的计算正确(协方差对称正定,故行列式大于0)。
        CV_Assert( dtrm > std::numeric_limits::epsilon() );
        //三阶方阵的求逆
        inverseCovs[ci][0][0] =  (c[4]*c[8] - c[5]*c[7]) / dtrm;
        inverseCovs[ci][1][0] = -(c[3]*c[8] - c[5]*c[6]) / dtrm;
        inverseCovs[ci][2][0] =  (c[3]*c[7] - c[4]*c[6]) / dtrm;
        inverseCovs[ci][0][1] = -(c[1]*c[8] - c[2]*c[7]) / dtrm;
        inverseCovs[ci][1][1] =  (c[0]*c[8] - c[2]*c[6]) / dtrm;
        inverseCovs[ci][2][1] = -(c[0]*c[7] - c[1]*c[6]) / dtrm;
        inverseCovs[ci][0][2] =  (c[1]*c[5] - c[2]*c[4]) / dtrm;
        inverseCovs[ci][1][2] = -(c[0]*c[5] - c[2]*c[3]) / dtrm;
        inverseCovs[ci][2][2] =  (c[0]*c[4] - c[1]*c[3]) / dtrm;
    }
}

//计算beta,也就是Gibbs能量项中的第二项(平滑项)中的指数项的beta,用来调整
//高或者低对比度时,两个邻域像素的差别的影响的,例如在低对比度时,两个邻域
//像素的差别可能就会比较小,这时候需要乘以一个较大的beta来放大这个差别,
//在高对比度时,则需要缩小本身就比较大的差别。
//所以我们需要分析整幅图像的对比度来确定参数beta,具体的见论文公式(5)。
/*
  Calculate beta - parameter of GrabCut algorithm.
  beta = 1/(2*avg(sqr(||color[i] - color[j]||)))
*/
static double calcBeta( const Mat& img )
{
    double beta = 0;
    for( int y = 0; y < img.rows; y++ )     {         for( int x = 0; x < img.cols; x++ )         {             //计算四个方向邻域两像素的差别,也就是欧式距离或者说二阶范数             //(当所有像素都算完后,就相当于计算八邻域的像素差了)             Vec3d color = img.at(y,x);
            if( x>0 ) // left  >0的判断是为了避免在图像边界的时候还计算,导致越界
            {
                Vec3d diff = color - (Vec3d)img.at(y,x-1);
                beta += diff.dot(diff);  //矩阵的点乘,也就是各个元素平方的和
            }
            if( y>0 && x>0 ) // upleft
            {
                Vec3d diff = color - (Vec3d)img.at(y-1,x-1);
                beta += diff.dot(diff);
            }
            if( y>0 ) // up
            {
                Vec3d diff = color - (Vec3d)img.at(y-1,x);
                beta += diff.dot(diff);
            }
            if( y>0 && x(y-1,x+1);
                beta += diff.dot(diff);
            }
        }
    }
    if( beta <= std::numeric_limits::epsilon() )
        beta = 0;
    else
        beta = 1.f / (2 * beta/(4*img.cols*img.rows - 3*img.cols - 3*img.rows + 2) ); //论文公式(5)

    return beta;
}

//计算图每个非端点顶点(也就是每个像素作为图的一个顶点,不包括源点s和汇点t)与邻域顶点
//的边的权值。由于是无向图,我们计算的是八邻域,那么对于一个顶点,我们计算四个方向就行,
//在其他的顶点计算的时候,会把剩余那四个方向的权值计算出来。这样整个图算完后,每个顶点
//与八邻域的顶点的边的权值就都计算出来了。
//这个相当于计算Gibbs能量的第二个能量项(平滑项),具体见论文中公式(4)
/*
  Calculate weights of noterminal vertices of graph.
  beta and gamma - parameters of GrabCut algorithm.
 */
static void calcNWeights( const Mat& img, Mat& leftW, Mat& upleftW, Mat& upW,
                            Mat& uprightW, double beta, double gamma )
{
    //gammaDivSqrt2相当于公式(4)中的gamma * dis(i,j)^(-1),那么可以知道,
    //当i和j是垂直或者水平关系时,dis(i,j)=1,当是对角关系时,dis(i,j)=sqrt(2.0f)。
    //具体计算时,看下面就明白了
    const double gammaDivSqrt2 = gamma / std::sqrt(2.0f);
    //每个方向的边的权值通过一个和图大小相等的Mat来保存
    leftW.create( img.rows, img.cols, CV_64FC1 );
    upleftW.create( img.rows, img.cols, CV_64FC1 );
    upW.create( img.rows, img.cols, CV_64FC1 );
    uprightW.create( img.rows, img.cols, CV_64FC1 );
    for( int y = 0; y < img.rows; y++ )     {         for( int x = 0; x < img.cols; x++ )         {             Vec3d color = img.at(y,x);
            if( x-1>=0 ) // left  //避免图的边界
            {
                Vec3d diff = color - (Vec3d)img.at(y,x-1);
                leftW.at(y,x) = gamma * exp(-beta*diff.dot(diff));
            }
            else
                leftW.at(y,x) = 0;
            if( x-1>=0 && y-1>=0 ) // upleft
            {
                Vec3d diff = color - (Vec3d)img.at(y-1,x-1);
                upleftW.at(y,x) = gammaDivSqrt2 * exp(-beta*diff.dot(diff));
            }
            else
                upleftW.at(y,x) = 0;
            if( y-1>=0 ) // up
            {
                Vec3d diff = color - (Vec3d)img.at(y-1,x);
                upW.at(y,x) = gamma * exp(-beta*diff.dot(diff));
            }
            else
                upW.at(y,x) = 0;
            if( x+1=0 ) // upright
            {
                Vec3d diff = color - (Vec3d)img.at(y-1,x+1);
                uprightW.at(y,x) = gammaDivSqrt2 * exp(-beta*diff.dot(diff));
            }
            else
                uprightW.at(y,x) = 0;
        }
    }
}

//检查mask的正确性。mask为通过用户交互或者程序设定的,它是和图像大小一样的单通道灰度图,
//每个像素只能取GC_BGD or GC_FGD or GC_PR_BGD or GC_PR_FGD 四种枚举值,分别表示该像素
//(用户或者程序指定)属于背景、前景、可能为背景或者可能为前景像素。具体的参考:
//ICCV2001“Interactive Graph Cuts for Optimal Boundary & Region Segmentation of Objects in N-D Images”
//Yuri Y. Boykov Marie-Pierre Jolly
/*
  Check size, type and element values of mask matrix.
 */
static void checkMask( const Mat& img, const Mat& mask )
{
    if( mask.empty() )
        CV_Error( CV_StsBadArg, "mask is empty" );
    if( mask.type() != CV_8UC1 )
        CV_Error( CV_StsBadArg, "mask must have CV_8UC1 type" );
    if( mask.cols != img.cols || mask.rows != img.rows )
        CV_Error( CV_StsBadArg, "mask must have as many rows and cols as img" );
    for( int y = 0; y < mask.rows; y++ )     {         for( int x = 0; x < mask.cols; x++ )         {             uchar val = mask.at(y,x);
            if( val!=GC_BGD && val!=GC_FGD && val!=GC_PR_BGD && val!=GC_PR_FGD )
                CV_Error( CV_StsBadArg, "mask element value must be equel"
                    "GC_BGD or GC_FGD or GC_PR_BGD or GC_PR_FGD" );
        }
    }
}

//通过用户框选目标rect来创建mask,rect外的全部作为背景,设置为GC_BGD,
//rect内的设置为 GC_PR_FGD(可能为前景)
/*
  Initialize mask using rectangular.
*/
static void initMaskWithRect( Mat& mask, Size imgSize, Rect rect )
{
    mask.create( imgSize, CV_8UC1 );
    mask.setTo( GC_BGD );

    rect.x = max(0, rect.x);
    rect.y = max(0, rect.y);
    rect.width = min(rect.width, imgSize.width-rect.x);
    rect.height = min(rect.height, imgSize.height-rect.y);

    (mask(rect)).setTo( Scalar(GC_PR_FGD) );
}

//通过k-means算法来初始化背景GMM和前景GMM模型
/*
  Initialize GMM background and foreground models using kmeans algorithm.
*/
static void initGMMs( const Mat& img, const Mat& mask, GMM& bgdGMM, GMM& fgdGMM )
{
    const int kMeansItCount = 10;  //迭代次数
    const int kMeansType = KMEANS_PP_CENTERS; //Use kmeans++ center initialization by Arthur and Vassilvitskii

    Mat bgdLabels, fgdLabels; //记录背景和前景的像素样本集中每个像素对应GMM的哪个高斯模型,论文中的kn
    vector bgdSamples, fgdSamples; //背景和前景的像素样本集
    Point p;
    for( p.y = 0; p.y < img.rows; p.y++ )     {         for( p.x = 0; p.x < img.cols; p.x++ )         {             //mask中标记为GC_BGD和GC_PR_BGD的像素都作为背景的样本像素             if( mask.at(p) == GC_BGD || mask.at(p) == GC_PR_BGD )
                bgdSamples.push_back( (Vec3f)img.at(p) );
            else // GC_FGD | GC_PR_FGD
                fgdSamples.push_back( (Vec3f)img.at(p) );
        }
    }
    CV_Assert( !bgdSamples.empty() && !fgdSamples.empty() );
    
    //kmeans中参数_bgdSamples为:每行一个样本
    //kmeans的输出为bgdLabels,里面保存的是输入样本集中每一个样本对应的类标签(样本聚为componentsCount类后)
    Mat _bgdSamples( (int)bgdSamples.size(), 3, CV_32FC1, &bgdSamples[0][0] );
    kmeans( _bgdSamples, GMM::componentsCount, bgdLabels,
            TermCriteria( CV_TERMCRIT_ITER, kMeansItCount, 0.0), 0, kMeansType );
    Mat _fgdSamples( (int)fgdSamples.size(), 3, CV_32FC1, &fgdSamples[0][0] );
    kmeans( _fgdSamples, GMM::componentsCount, fgdLabels,
            TermCriteria( CV_TERMCRIT_ITER, kMeansItCount, 0.0), 0, kMeansType );

    //经过上面的步骤后,每个像素所属的高斯模型就确定的了,那么就可以估计GMM中每个高斯模型的参数了。
    bgdGMM.initLearning();
    for( int i = 0; i < (int)bgdSamples.size(); i++ )         bgdGMM.addSample( bgdLabels.at(i,0), bgdSamples[i] );
    bgdGMM.endLearning();

    fgdGMM.initLearning();
    for( int i = 0; i < (int)fgdSamples.size(); i++ )         fgdGMM.addSample( fgdLabels.at(i,0), fgdSamples[i] );
    fgdGMM.endLearning();
}

//论文中:迭代最小化算法step 1:为每个像素分配GMM中所属的高斯模型,kn保存在Mat compIdxs中
/*
  Assign GMMs components for each pixel.
*/
static void assignGMMsComponents( const Mat& img, const Mat& mask, const GMM& bgdGMM,
                                    const GMM& fgdGMM, Mat& compIdxs )
{
    Point p;
    for( p.y = 0; p.y < img.rows; p.y++ )     {         for( p.x = 0; p.x < img.cols; p.x++ )         {             Vec3d color = img.at(p);
            //通过mask来判断该像素属于背景像素还是前景像素,再判断它属于前景或者背景GMM中的哪个高斯分量
            compIdxs.at(p) = mask.at(p) == GC_BGD || mask.at(p) == GC_PR_BGD ?
                bgdGMM.whichComponent(color) : fgdGMM.whichComponent(color);
        }
    }
}

//论文中:迭代最小化算法step 2:从每个高斯模型的像素样本集中学习每个高斯模型的参数
/*
  Learn GMMs parameters.
*/
static void learnGMMs( const Mat& img, const Mat& mask, const Mat& compIdxs, GMM& bgdGMM, GMM& fgdGMM )
{
    bgdGMM.initLearning();
    fgdGMM.initLearning();
    Point p;
    for( int ci = 0; ci < GMM::componentsCount; ci++ )     {         for( p.y = 0; p.y < img.rows; p.y++ )         {             for( p.x = 0; p.x < img.cols; p.x++ )             {                 if( compIdxs.at(p) == ci )
                {
                    if( mask.at(p) == GC_BGD || mask.at(p) == GC_PR_BGD )
                        bgdGMM.addSample( ci, img.at(p) );
                    else
                        fgdGMM.addSample( ci, img.at(p) );
                }
            }
        }
    }
    bgdGMM.endLearning();
    fgdGMM.endLearning();
}

//通过计算得到的能量项构建图,图的顶点为像素点,图的边由两部分构成,
//一类边是:每个顶点与Sink汇点t(代表背景)和源点Source(代表前景)连接的边,
//这类边的权值通过Gibbs能量项的第一项能量项来表示。
//另一类边是:每个顶点与其邻域顶点连接的边,这类边的权值通过Gibbs能量项的第二项能量项来表示。
/*
  Construct GCGraph
*/
static void constructGCGraph( const Mat& img, const Mat& mask, const GMM& bgdGMM, const GMM& fgdGMM, double lambda,
                       const Mat& leftW, const Mat& upleftW, const Mat& upW, const Mat& uprightW,
                       GCGraph& graph )
{
    int vtxCount = img.cols*img.rows;  //顶点数,每一个像素是一个顶点
    int edgeCount = 2*(4*vtxCount - 3*(img.cols + img.rows) + 2);  //边数,需要考虑图边界的边的缺失
    //通过顶点数和边数创建图。这些类型声明和函数定义请参考gcgraph.hpp
    graph.create(vtxCount, edgeCount);
    Point p;
    for( p.y = 0; p.y < img.rows; p.y++ )     {         for( p.x = 0; p.x < img.cols; p.x++)         {             // add node             int vtxIdx = graph.addVtx();  //返回这个顶点在图中的索引             Vec3b color = img.at(p);

            // set t-weights            
            //计算每个顶点与Sink汇点t(代表背景)和源点Source(代表前景)连接的权值。
            //也即计算Gibbs能量(每一个像素点作为背景像素或者前景像素)的第一个能量项
            double fromSource, toSink;
            if( mask.at(p) == GC_PR_BGD || mask.at(p) == GC_PR_FGD )
            {
                //对每一个像素计算其作为背景像素或者前景像素的第一个能量项,作为分别与t和s点的连接权值
                fromSource = -log( bgdGMM(color) );
                toSink = -log( fgdGMM(color) );
            }
            else if( mask.at(p) == GC_BGD )
            {
                //对于确定为背景的像素点,它与Source点(前景)的连接为0,与Sink点的连接为lambda
                fromSource = 0;
                toSink = lambda;
            }
            else // GC_FGD
            {
                fromSource = lambda;
                toSink = 0;
            }
            //设置该顶点vtxIdx分别与Source点和Sink点的连接权值
            graph.addTermWeights( vtxIdx, fromSource, toSink );

            // set n-weights  n-links
            //计算两个邻域顶点之间连接的权值。
            //也即计算Gibbs能量的第二个能量项(平滑项)
            if( p.x>0 )
            {
                double w = leftW.at(p);
                graph.addEdges( vtxIdx, vtxIdx-1, w, w );
            }
            if( p.x>0 && p.y>0 )
            {
                double w = upleftW.at(p);
                graph.addEdges( vtxIdx, vtxIdx-img.cols-1, w, w );
            }
            if( p.y>0 )
            {
                double w = upW.at(p);
                graph.addEdges( vtxIdx, vtxIdx-img.cols, w, w );
            }
            if( p.x0 )
            {
                double w = uprightW.at(p);
                graph.addEdges( vtxIdx, vtxIdx-img.cols+1, w, w );
            }
        }
    }
}

//论文中:迭代最小化算法step 3:分割估计:最小割或者最大流算法
/*
  Estimate segmentation using MaxFlow algorithm
*/
static void estimateSegmentation( GCGraph& graph, Mat& mask )
{
    //通过最大流算法确定图的最小割,也即完成图像的分割
    graph.maxFlow();
    Point p;
    for( p.y = 0; p.y < mask.rows; p.y++ )     {         for( p.x = 0; p.x < mask.cols; p.x++ )         {             //通过图分割的结果来更新mask,即最后的图像分割结果。注意的是,永远都
            //不会更新用户指定为背景或者前景的像素
            if( mask.at(p) == GC_PR_BGD || mask.at(p) == GC_PR_FGD )
            {
                if( graph.inSourceSegment( p.y*mask.cols+p.x /*vertex index*/ ) )
                    mask.at(p) = GC_PR_FGD;
                else
                    mask.at(p) = GC_PR_BGD;
            }
        }
    }
}

//最后的成果:提供给外界使用的伟大的API:grabCut
/*
****参数说明:
    img——待分割的源图像,必须是8位3通道(CV_8UC3)图像,在处理的过程中不会被修改;
    mask——掩码图像,如果使用掩码进行初始化,那么mask保存初始化掩码信息;在执行分割
        的时候,也可以将用户交互所设定的前景与背景保存到mask中,然后再传入grabCut函
        数;在处理结束之后,mask中会保存结果。mask只能取以下四种值:
        GCD_BGD(=0),背景;
        GCD_FGD(=1),前景;
        GCD_PR_BGD(=2),可能的背景;
        GCD_PR_FGD(=3),可能的前景。
        如果没有手工标记GCD_BGD或者GCD_FGD,那么结果只会有GCD_PR_BGD或GCD_PR_FGD;
    rect——用于限定需要进行分割的图像范围,只有该矩形窗口内的图像部分才被处理;
    bgdModel——背景模型,如果为null,函数内部会自动创建一个bgdModel;bgdModel必须是
        单通道浮点型(CV_32FC1)图像,且行数只能为1,列数只能为13x5;
    fgdModel——前景模型,如果为null,函数内部会自动创建一个fgdModel;fgdModel必须是
        单通道浮点型(CV_32FC1)图像,且行数只能为1,列数只能为13x5;
    iterCount——迭代次数,必须大于0;
    mode——用于指示grabCut函数进行什么操作,可选的值有:
        GC_INIT_WITH_RECT(=0),用矩形窗初始化GrabCut;
        GC_INIT_WITH_MASK(=1),用掩码图像初始化GrabCut;
        GC_EVAL(=2),执行分割。
*/
void cv::grabCut( InputArray _img, InputOutputArray _mask, Rect rect,
                  InputOutputArray _bgdModel, InputOutputArray _fgdModel,
                  int iterCount, int mode )
{
    Mat img = _img.getMat();
    Mat& mask = _mask.getMatRef();
    Mat& bgdModel = _bgdModel.getMatRef();
    Mat& fgdModel = _fgdModel.getMatRef();

    if( img.empty() )
        CV_Error( CV_StsBadArg, "image is empty" );
    if( img.type() != CV_8UC3 )
        CV_Error( CV_StsBadArg, "image mush have CV_8UC3 type" );

    GMM bgdGMM( bgdModel ), fgdGMM( fgdModel );
    Mat compIdxs( img.size(), CV_32SC1 );

    if( mode == GC_INIT_WITH_RECT || mode == GC_INIT_WITH_MASK )
    {
        if( mode == GC_INIT_WITH_RECT )
            initMaskWithRect( mask, img.size(), rect );
        else // flag == GC_INIT_WITH_MASK
            checkMask( img, mask );
        initGMMs( img, mask, bgdGMM, fgdGMM );
    }

    if( iterCount <= 0)         return;     if( mode == GC_EVAL )         checkMask( img, mask );     const double gamma = 50;     const double lambda = 9*gamma;     const double beta = calcBeta( img );     Mat leftW, upleftW, upW, uprightW;     calcNWeights( img, leftW, upleftW, upW, uprightW, beta, gamma );     for( int i = 0; i < iterCount; i++ )     {         GCGraph graph;
        assignGMMsComponents( img, mask, bgdGMM, fgdGMM, compIdxs );
        learnGMMs( img, mask, compIdxs, bgdGMM, fgdGMM );
        constructGCGraph(img, mask, bgdGMM, fgdGMM, lambda, leftW, upleftW, upW, uprightW, graph );
        estimateSegmentation( graph, mask );
    }
}

转载注明来源:CV视觉网 » 图像分割之(四)OpenCV的GrabCut函数使用和源码解读

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