后效应旋转笔刷算法

Question

我不认为我会得到任何答复，但我要说:我正在开发一个iOS应用程序来执行图像分割功能。我正在尝试实现最简单的方法，从图片中取出一个主题，而不需要一个绿色屏幕/键控。大多数自动化解决方案，如使用OpenCV，只是没有削减它。

我发现在后效果旋转镜刷工具是有效的给出的应用程序应该削减的提示。有人知道旋转镜刷工具使用的是哪种算法吗？

Answer 1

请查看此页，它包含一些来自SIGGRAPH (计算机图形会议)关于Roto工具的视频演示。还请看一下Jue Wang关于视频SnapCut的论文。正如达米恩所猜测的，目标提取依赖于一些非常强的图像处理算法。您可能能够在OpenCV中实现类似的东西，这取决于您的感觉有多聪明/受虐。

Answer 2

该算法是一种基于图形切割的分割算法，其中高斯混合模型(GMM)使用“局部”区域和“全局”区域中的颜色像素以及某种形状先验进行训练。

OpenCV有一个“廉价”的"GrabCut“文件的实现，用户在要分割的对象周围指定一个边框。通常，仅使用边界框不会带来好的结果。您将需要用户指定“前台”和“背景”像素(就像Adobe的Rotos计工具中所做的那样)，以帮助算法构建前景和背景色模型(在本例中是GMMs)，这样它将知道您希望分割的前景对象中的典型颜色，以及您想要省略的背景颜色。

在这个博客上可以找到一个基本的图形切割实现。你也许可以从那里开始，用不同的方法来计算成本，以获得更好的结果。

最后，“软化”边缘，一种廉价的方法是模糊二值掩码以获得值介于0和1之间的掩码。然后使用掩模(即c[i][j] = mask[i][j] * fgd[i][j] + (1 - mask[i][j]) * bgd[i][j] )重新组合图像，其中您正在将分割后的前景(fgd)与使用掩码值作为混合权重的新背景图像(bgd)混合。