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])

*图为在 128×128 合成输入上实际运行的输出。左为输入，右为输出。点云以俯视散点显示(亮度 = z)，一维序列为折线，体数据为沿 z 的最大值投影，视频为中间帧，复数图像为幅值；无法成像的返回值直接显示数值。*

*旋钮 a 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

*旋钮 b 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

换别的图像(合成场景 / 照片 / 硬币。上排为输入，下排为对应输出。旋钮取默认):

▸ xcv_grabcut: 其他输入图像 (文档网站)

*第 4 列是彩色 (H,W,3) 输入。此算子能正确处理颜色而不跨通道(不把颜色通道当作第三个空间轴卷积)。*

用法

通过 GrabCut（迭代图割）自动分离前景/背景。

将图像中央 70%×70% 的固定矩形作为“可能前景”的初始区域给出，用颜色分布的 GMM 和图割迭代地分离前景/背景(cv2.GC_INIT_WITH_RECT)。将“确定前景”和“可能前景”的像素合并，作为前景 region 返回。

a 将迭代次数在 2～5 次范围内调节(越多越收敛，但越慢)。b 未使用。由于矩形固定在图像中央，对被摄体偏向边缘的图像容易提取失败。

旋钮（实测）：将 a 从 0 扫到 1 输出不变（以 5 种输入实测）。

空帧（实测）：输入亮度均匀的图像时，无论亮度如何，结果都为空（全部像素为背景 0）。纯白与纯黑表现相同；仅凭亮度检测不到任何东西。

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。

在 Studio 中试试

下面的程序已确认可以运行(与图相同的输入)。在 Studio 帮助中，此块会变成按钮，可当场加载并运行。

xcv_grabcut 0.50 0.50

▸ 载入此流水线  ·  载入并运行

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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