如何决定grabcut算法的最佳迭代次数？

Question

抢割算法给出了不同迭代次数的不同结果，并在一段时间后稳定下来，没有任何进一步的变化。但对于我的数据集，如果我允许它安顿下来，它也是裁剪前景。如果我只做2,3次迭代，那么结果会更好。

我的目标是获得完整的前景不遗漏任何细节。即使输出有一些背景，也是可以接受的。所以我的问题是有多少次迭代对于最小前景裁减的抓取最佳？

Answer 1

在功能 cv2.grabCut(img,mask,rect,bgdModel,fgdModel,iterCount,cv2.GC_INIT_WITH_RECT) 你可以改变iterCount高达5正常使用Grabcut算法。

当您使用iterCount = 1或iterCount = 2你会得到最低背景减除按您绘制的矩形。

所以，如果你想grabCut以最小的前景切，用户iterCount=2然后靠近主要对象指定的矩形。

希望这有助于...