xcv_grabcut — 2D `segmentation` op

• Datenarten: image → region

• Aufruf: fullseye.apply(img, "xcv_grabcut", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

xcv_grabcut: input → output

*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe. Punktwolken als Draufsicht-Streudiagramm (Helligkeit = z), 1-D-Reihen als Linie, Volumen als Maximum-Projektion entlang z, Videos als mittleres Bild, komplexe Bilder als Betrag; Rückgabewerte, die kein Bild ergeben, werden als Werte gezeigt.*

*Regler a ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*

*Regler b ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*

Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):

▸ xcv_grabcut: andere Eingaben (Doku-Website)

*Die 4. Spalte ist eine Farb-Eingabe (H,W,3). Dieser Op verarbeitet Farbe, ohne Kanäle zu vermischen (er faltet den Farbkanal nicht als dritte Raumachse).*

Verwendung

Automatische Trennung von Vorder- und Hintergrund mittels GrabCut (iterativer Graph-Cut).

Ein festes Rechteck von 70%×70% in der Bildmitte wird als initiale Region "wahrscheinlich Vordergrund" vorgegeben, und Vordergrund/Hintergrund werden iterativ mit einem GMM der Farbverteilung und einem Graph-Cut getrennt (cv2.GC_INIT_WITH_RECT). Die Pixel "sicherer Vordergrund" und "wahrscheinlich Vordergrund" werden zusammengefasst und als Vordergrund-region zurückgegeben.

a variiert die Anzahl der Iterationen im Bereich 2–5 (mehr Iterationen konvergieren weiter, sind aber langsamer). b wird nicht verwendet. Da das Rechteck in der Bildmitte fixiert ist, schlägt die Extraktion bei Bildern, deren Motiv nahe am Rand liegt, leicht fehl.

Regler (gemessen): a von 0 bis 1 zu variieren ändert die Ausgabe nicht (an fünf verschiedenen Eingaben gemessen).

Leeres Bild (gemessen): Ein Bild gleichmäßiger Helligkeit liefert unabhängig von der Helligkeit ein leeres Ergebnis (jedes Pixel ist Hintergrund 0). Reinweiß und Reinschwarz verhalten sich gleich; Helligkeit allein detektiert nichts.

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_segmentation

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

In Studio ausprobieren

Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.