xcv_grabcut — 2D segmentation op

• 数据种类:image → region

• 调用:fullseye.apply(img, "xcv_grabcut", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])

用法

通过 GrabCut（迭代图割）自动分离前景/背景。

> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。

画像中央 70%×70%の固定矩形を「たぶん前景」の初期領域として与え、

色分布の GMM とグラフカットで前景/背景を反復的に分離する

(`cv2.GC_INIT_WITH_RECT`)。「確実な前景」と「たぶん前景」の画素を

合わせて前景 region として返す。

`a` が反復回数を 2〜5 回の範囲で振る(多いほど収束するが遅い)。

`b` は未使用。矩形が画像中央固定のため、被写体が縁に寄っている

画像では抽出に失敗しやすい。

详细使用指南

• gallery2d_segmentation 族使用指南

参考(示例数据・文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者・年份)与用途见上面的族使用指南。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• gallery2d_segmentation — py -3.11 examples/gallery2d_segmentation.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 region 作为输入)

identity · reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small

同类别(segmentation)

threshold · otsu · canny · adaptive_gauss_thresh · sk_otsu · sk_li · sk_yen · sk_sauvola

*Provenance: ops.py — 2D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

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